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前言

在PySide6/PyQT 多线程编程中，线程池也是重要的一项知识点，线程池是一种高效管理和调度多个线程执行任务的方式。
通过结合线程池（QThreadPool）和任务类（QRunnable），可以轻松地实现并发执行任务、提高应用程序的性能，并更好地控制代码逻辑和资源的管理。

值得注意的是，在使用 QRunnable 和 QThreadPool 的线程池中，每个任务（QRunnable 对象）会被分配到不同的线程执行，每个线程拥有自己的任务和局部数据。因此，默认情况下，每个任务在自己的线程中是相互独立的，不会直接共享资源。

知识点📖📖

本文用到的几个PySide6/PyQT的知识点及链接。

作用	链接
对象间通信的机制，允许对象发送和接收信号	Signal
用于响应Signal信号的方法	Slot
可运行的任务类，用于封装要在后台线程中执行的代码逻辑	QRunnable
线程池类，用于管理和调度多个线程执行 QRunnable 任务	QThreadPool

基础概念

QRunnable

一个接口类，用于表示可以在线程中执行的任务。通过继承 QRunnable 并实现 run 方法，可以定义任务的逻辑。

QThreadPool

一个管理线程的线程池类。它可以管理和执行 QRunnable 对象，并自动管理线程的创建、回收和重用。

QThreadPool 可以限制并发线程的数量，防止资源过度占用。

QRunnable 更适合用于执行短期、轻量级的任务，而 QThread 更适合用于需要更多控制和状态管理的长期任务。

使用 QRunnable 和 QThreadPool 的优势在于线程的创建和管理交由线程池处理，可以避免频繁创建和销毁线程，提高效率，并根据系统资源和任务数量自动调整线程的数量。

创建线程池步骤

创建自定义任务类（QRunnable）

创建继承自 QRunnable 的自定义任务类。在任务类中实现 run() 方法，该方法包含要在后台线程中执行的代码逻辑。

class Worker(QRunnable):
    def __init__(self, func, *args, **kwargs):
        super().__init__()
        self.func = func
        self.args = args
        self.kwargs = kwargs

    def run(self):
        # 执行任务函数，并传递参数
        self.func(*self.args, **self.kwargs)

创建线程池对象（QThreadPool）

在应用程序中创建一个线程池对象。通过直接实例化 QThreadPool 或使用 QThreadPool.globalInstance() 方法获取全局线程池实例。

def main():
    # 创建线程池对象
    threadpool = QThreadPool()

创建任务对象并提交给线程池

创建一个任务对象，将其实例化为自定义任务类的实例。
（可选）可以通过构造函数传递任务所需的函数、参数或其他数据。
使用线程池的 start() 方法将任务对象提交给线程池执行。

# 示例任务函数
def task_func():
    # 耗时操作
   
# 创建任务对象并提交给线程池
task1 = Worker(task_func, "John")
threadpool.start(task1)

task2 = Worker(task_func, "Alice")
threadpool.start(task2)

与QThread相比较

优势有挺多的，参考如下：

将任务的执行和线程管理分离，使代码更具可维护性和可扩展；
管理和控制多个任务的并发执行，以最大程度地利用系统资源；
在需要执行大量独立任务或耗时操作的情况下，提供一种高效的并发处理方式；
提高应用程序的响应性，通过并行执行任务，减少主线程的负载，避免阻塞用户界面；
通过将任务逻辑封装在 QRunnable 中，并使用 QThreadPool 进行任务的调度和管理，轻松实现多线程应用程序，提高性能和响应性，并且更好地控制和组织代码。
自动管理线程的创建、回收和重用，避免频繁创建和销毁线程，从而减少了线程切换和资源消耗。线程池可以重用线程，避免了重复创建线程的开销。

总结

综上所述，使用 QRunnable 和 QThreadPool 相对于直接使用 QThread 提供了更高级的线程管理功能、更好的性能优化、更好的并发控制和更好的可扩展性。

它通过自动管理线程的创建和回收、动态调整线程数量、限制并发线程的数量等机制，减少了线程切换和资源消耗，提高了整体系统性能和稳定性。

同时，将任务逻辑封装在 QRunnable 中，使代码更清晰和可维护，并提供了更灵活的任务管理方式。

常用方法

threadpool = QThreadPool()

常用的方法列举在这里，

代码	释义
start(QRunnable)	将一个任务（QRunnable 对象）提交给线程池执行
activeThreadCount()	返回当前正在执行任务的线程数
maxThreadCount()	返回线程池允许的最大线程数
waitForDone(msecs = -1)	等待线程池中的所有任务执行完成，或者等待指定的毫秒数。如果设置为 -1，则会一直等待直到所有任务完成
clear()	清除线程池中所有待执行的任务，但不会停止正在执行的任务

代码展示

这只是一份简单的线程池模板，没啥用~

import time
from PySide6.QtCore import (QRunnable, QThreadPool, Qt)



# 自定义的工作任务类
class Worker(QRunnable):
    def __init__(self, name):
        super().__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        print(f"Worker {self.name} started")
        time.sleep(2)  # 模拟一些耗时的工作
        print(f"Worker {self.name} finished")


def main():
    # 创建线程池
    thread_pool = QThreadPool()

    # 设置最大线程数
    thread_pool.setMaxThreadCount(4)

    # 创建工作任务并将其添加到线程池
    for i in range(1, 6):
        worker = Worker(f"Task {i}")
        thread_pool.start(worker)

    # 在等待所有任务完成之前，阻塞主线程
    thread_pool.waitForDone()
    print("All tasks completed")


if __name__ == "__main__":
    main()

代码释义

定义工作任务类：定义了一个名为Worker的自定义类，它继承自QRunnable类。这个类表示一个工作任务，具体的工作逻辑定义在run方法中。
Worker类的__init__方法：这个方法用于初始化工作任务对象。在这个示例中，将每个工作任务命名为name，并将其保存在self.name属性中。
Worker类的run方法：这个方法表示工作任务的执行逻辑。在示例中，打印工作任务的名称，然后使用time.sleep方法模拟一些耗时的工作（2秒），最后再次打印工作任务的名称。
main函数：程序的入口点。在这个函数中执行以下操作：
- 创建线程池：使用QThreadPool()创建一个全局的线程池对象thread_pool。
- 设置最大线程数：使用setMaxThreadCount方法设置线程池的最大线程数为4。
- 创建工作任务并添加到线程池：使用一个循环创建了5个工作任务，每个任务都有一个唯一的名称。然后，使用start方法将这些工作任务添加到线程池中，以便并行执行。
- 阻塞主线程直到任务完成：使用waitForDone方法阻塞主线程，直到所有任务完成执行。
- 打印所有任务完成的消息：在所有任务完成后，打印"All tasks completed"的消息。