该模块提供对 greenthread 池的支持。

　　greenthread 池提供了一定数量的备用 greenthread ，有效限制了孵化 greenthread 过多导致的内存不足，当池子中没有足够的空闲 greenthread 时，孵化过程被暂停，只有当先前工作中的 greenthread 完成当前工作，才能为下一个任务做孵化准备。

 　　本模块包括两个类：

　　

　　

 

一、 class eventlet.greenpool.GreenPool(size=1000) 

　　该类的对象是 green threads 的池子，默认容量是1000个green threads。

该类的方法

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

1.

free() 

　　返回当前对象中可用的greenthreads。

　　如果为 0 或更少，那么 spawn() 和 spawn_n() 将会阻塞调用 greenthread 直到有新的可用的 greenthread 为止。

　　至于为什么此处可能返回负值，请查看3. resize()

2.

imap(function, *iterables)  

　　效果等同于 itertools.imap() ，在并发和内存使用上等同于 starmap() 。

　　例如，可以非常方便地对文件做一些操作：

def worker(line):    return do_something(line)pool = GreenPool()for result in pool.imap(worker, open("filename", 'r')):    print(result)

3. 

resize(new_size) 

　　改变当前允许同时工作的 greenthreads 最大数量

　　如果当前有多于 new_size 的 greenthreads 处于工作中，它们可以完成自己的执行，只不过此时不许任何的新 greenthreads 被分配。只有当足够数量的 greenthreads 完成自己的工作，然后工作中的 greenthreads 总数低于 new_size 时，新的 greenthreads 才能被分配。在此之前，free() 的返回值将会使负的。 

4.

running()

　　返回当前池子中正在执行任务的 greenthreads 。

5.

spawn(function, *args, **kwargs)       　　从当前的池子中孵化一个可用的greenthread，在这个 greenthread 中执行 

function ，参数

*args, **kwargs 为传给 

function 的参数。返回一个

GreenThread 对象，这个对象执行着

function ，可以通过该 

GreenThread 对象获取 

function 的返回值。 　　如果当前池子中没有空余的 greenthread ，那么该方法阻塞直到有新的可用的 greenthreads 被释放。 　　该函数可以重用，

function  可以调用同一个 GreenPool 对象的

spawn 方法，不用担心死锁。      6.

spawn_n(function, *args, **kwargs)  　　 　　创建一个 greenthread 来运行 

function，效果等同于 

spawn()。 只不过这个函数返回 None，即丢弃 

function 的返回值。    7.

starmap(function, iterable) 　　 　　等同于 

，除了对于可迭代对象中的每一个元素，都会在一个 greenthread 里面执行 

func 。 并发的上限由池子的容量限制。在实际的操作中， starmap() 消耗的内存与池子的容量成比例，从而格外适合遍历特别长的输入列表。  　　 8.

waitall() 　　 　　等待池子中的所有 greenthreads 完成工作。 　　 9.

waiting() 　　 　　返回当前等待孵化的 greenthreads 数。 　　 二、

class eventlet.greenpool.GreenPile(size_or_pool=1000)   　　 　　GreenPile 是一些I/O相关任务的抽象。 　　可以使用一个已经存在的 GreenPool 对象构造一个 GreenPile ，这个 GreenPile 在处理自己的任务时将会用那个池子的并发。一个 GreenPool 可以对应多个 GreenPile。 　　一个 GreenPile 也可以独立构造，不与任何 GreenPool 绑定。只需要在创建实例时传入一个整数作为参数即可。 　　使用不是当前调用 spawn() 的 greenthread 迭代一个 GreenPile 并不明智，迭代器将会过早的退出。  　　 该类的方法有

1.  

next() 

等待下一个结果，挂起当前的 greenthread 直到结果可用为止。 当没有更多的结果时，抛出 StopIteration 异常。

2.  

spawn(func, *args, **kw) 

在它自己的 greenthread 中运行 func，结果储存在 GreenPile 对象中，可以迭代该对象获取这些结果。