A. python如何实现线程池
#这个类是线程类，用来在主程序中调用生成一个线程。其实线程池就是线程的集合地，
#能够解决有效统一的管理线程，基本就达到了线程池的目的；
#这一段代码是我的爬虫程序中的一部分，希望对你有用。
classSpider(Thread):
def__init__(self,todo_list):
super().__init__()
self.setDaemon(True)
self.todo_list=todo_list
self.stat=IDLE
defis_idle(self):
returnself.stat==IDLE
defrun(self):
whileTrue:
url=self.todo_list.get()
#开始线程工作
#这个函数就是主函数了，
defmain(max_threads):
########这里和上一个函数就是核心代码了。
#创建N个线程，并启动
print('Spawnspiders')
spiders=[Spider(todo_list)foriinrange(max_threads)]
forspdinspiders:
spd.start()
#python主运行代码：
if__name__=='__main__':
main(max_threads)
只能给你这么多解释了，如果想弄懂，还是要去看看基础知识的。
另外可以查一下有没有封装好的三方库。
B. python，threadpool模块和自己写的线程池相比有什么缺点
提供一个线程池，该线程池可用于执行任务、发送工作项、处理异步 I/O、代表其他线程等待以及处理计时器。
C. python线程池设置参数可变吗
（1）可以控制产生线程的数量。通过预先创建一定数量的工作线程并限制其数量，控制线程对象的内存消耗。（2）降低系统开销和资源消耗。通过对多个请求重用线程，线程创建、销毁的开销被分摊到了多个请求上。另外通过限制线程数量，降低虚拟机在垃圾回收方面的开销。（3）提高系统响应速度。线程事先已被创建，请求到达时可直接进行处理，消除了因线程创建所带来的延迟，另外多个线程可并发处理。
线程池的基本实现方法：
（1）线程池管理器。创建并维护线程池，根据需要调整池的大小，并监控线程泄漏现象。
（2）工作线程。它是一个可以循环执行任务的线程，没有任务时处于 Wait 状态，新任务到达时可被唤醒。
（3）任务队列。它提供一种缓冲机制，用以临时存放待处理的任务，同时作为并发线程的 monitor 对象。
（4）任务接口。它是每个任务必须实现的接口，工作线程通过该接口调度任务的执行。
D. python 爬虫加入线程池问题
大致思路就是下面了，如果这都看不懂，转行吧。
importthreading
importQueue
classMyThread(threaing.Thread):
def__init__(self,queue,name=None):
self._queue=queue
ifname:
self.name=name
pass
defrun(self):
whileq.empty():
pass
queue=Queue()
foriinxrange(100):
queuq.put(i)
threads=[]
foriinxrange(10):
threads.append(MyThread(queue,str(i)))
foriinthreads:
i.start()
E. python 同步框架中使用线程池是否有意义
有
简单地说就是作为可能是仅有的支持多线程的解释型语言（perl的多线程是残疾，PHP没有多线程），Python的多线程是有compromise的，在任意时间只有一个Python解释器在解释Python bytecode。
如果你的代码是CPU密集型，多个线程的代码很有可能是线性执行的。所以这种情况下多线程是鸡肋，效率可能还不如单线程因为有context switch
但是：如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率。例如制作爬虫（我就不明白为什么Python总和爬虫联系在一起…不过也只想起来这个例子…），绝大多数时间爬虫是在等待socket返回数据。这个时候C代码里是有release GIL的，最终结果是某个线程等待IO的时候其他线程可以继续执行。
反过来讲：你就不应该用Python写CPU密集型的代码…效率摆在那里…
如果确实需要在CPU密集型的代码里用concurrent，就去用multiprocessing库。这个库是基于multi process实现了类multi thread的API接口，并且用pickle部分地实现了变量共享。
再加一条，如果你不知道你的代码到底算CPU密集型还是IO密集型，教你个方法：
multiprocessing这个mole有一个mmy的sub mole，它是基于multithread实现了multiprocessing的API。
F. 请问Python如何创建有限线程来处理函数
使用线程池：threadpool 模块。这是一个第三方模块，可以通过下面方法安装：
easy_install threadpool
G. python进程，线程，协程以及几种自定义线程池
1.线程和进程：
线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，但是其本身基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。
2.线程、进程与协程：
线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员
协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保持状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。
协程的适用场景： 当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程；
H. Python中的线程池是什么
线程，有时被称为轻量级进程(Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。由于线程之间的相互制约，致使线程在运行中呈现出间断性。线程也有就绪、阻塞和运行三种基本状态。就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机；运行状态是指线程占有处理机正在运行；阻塞状态是指线程在等待一个事件（如某个信号量），逻辑上不可执行。每一个程序都至少有一个线程，若程序只有一个线程，那就是程序本身。
线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内有一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位指令运行时的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。
I. python 多线程池的用法
你的意思是不是：只禁用脚本但保持物体有效？ 那可以用GetComponent<YourClass>().enabled =false; //YourClass是你要禁用的脚本类 以上是C#的语法，JS的用： GetComponent("YourClass").enable=false; //"YourClass"是你要禁用的脚本名