最近由于项目需要一个与linux shell交互的多线程程序，需要用python实现，之前从没接触过python，这次匆匆忙忙的使用python，发现python确实语法非常简单，功能非常强大，因为自己是从零开始使用python，连语法都是现学的，所以将一些使用记录下来，希望能帮到大家。
使用python的需求简单的说是调用liunux下的ffmpeg获取音频的一些信息，需要用多线程实现
一、subprocess
因为是多线程，首先想到的是subprocess模块（官方文档说明此模块将会代替os模块和Popen2模块和command模块），这是python提供的开启子线程的标准库。可以通过pipe将子线程的stdin、stdout和stderr与主线程交互。
subprocess.call(["ls", "-l"]) subprocess.check_call(["ls", "-l"])
这是两个非常简单的例子，主线程都会等待子线程命令的完成，然后获取返回值，两个方法的唯一区别就是check_call会检查返回值，如果返回值不为0（即正确执行），则会抛出CalledProcessError异常。
Popen
那么我用的是Popen方法，实际上subprocess模块中其它的方法都是对Popen的封装，为了更方便的使用，如果我们自己需要定制某些功能，最后还是会回到Popen。
Popen具体的参数使用可以参考Python document
Popen接受元组为参数
child = subprocess.Popen(["ping","-c","5","www.google.com"])
与上述方法不同的是，使用Popen，主线程不会等待子线程完成，如果要等待，需要使用wait()方法。
先上我使用的代码：
command = ["ffmpeg","-i",songPath]; stdoutData,stderrData = subprocess.Popen(command,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE).communicate();
上面也提到了，使用Popen可以自定义标准输入、标准输出和标准错误输出。
那么在这行代码中，我定义了stdoutData和stderrData分别接受命令行程序的标准输出和标准错误输出（即stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE），都是通过管道（Pipe）实现。大家要注意，如果我们要在接下来的主线程中使用Popen方法执行命令行程序后的输出数据，如print(stdoutData)，那么记住使用Popen.wait()，因为主线程不会等待Popen执行完成。为什么我这里没有用呢？因为我这里使用了communicate方法，communicate方法代表子线程与主线程之间的通信，是阻塞式的，如果使用了communicate方法，主线程会等待子线程的完成。
其实从另一个层面上来说，也是linux标准输入输出的管道重定向，只不过是把标准输入输出重定向到程序而已。
按照这种方法，我就用ffmpeg获取到了音频的输出。
那么问题来了，说好的多线程呢？因为communicate方法是阻塞式的，并不能开启多线程。所以在思考过后，我决定用在主线程中开启多个子线程，分别调用subprocess模块去获取音频的信息。既然都是用到了多线程，考虑到效率问题，自然联想到了线程池。
二、线程池
为什么需要线程池呢？
设想一下，如果我们使用有任务就开启一个子线程处理，处理完成后，销毁子线程或等得子线程自然死亡，那么如果我们的任务所需时间比较短，但是任务数量比较多，那么更多的时间是花在线程的创建和结束上面，效率肯定就低了。
线程池的原理：
既然是线程池（Thread pool），其实名字很形象，就是把指定数量的可用子线程放进一个"池里"，有任务时取出一个线程执行，任务执行完后，并不立即销毁线程，而是放进线程池中，等待接收下一个任务。这样内存和cpu的开销也比较小，并且我们可以控制线程的数量。
线程池的实现：
线程池有很多种实现方式，在python中，已经给我们提供了一个很好的实现方式：Queue-队列。因为python中Queue本身就是同步的，所以也就是线程安全的，所以我们可以放心的让多个线程共享一个Queue。
那么说到线程池，那么理应也得有一个任务池，任务池中存放着待执行的任务，各个线程到任务池中取任务执行，那么用Queue来实现任务池是最好不过的。
先上代码：
class TaskManager(): def __init__(self,maxTasks,maxThreads): #最大任务书，也就是Queue的容量 self._maxTasks = maxTasks; #线程池中线程数量 self._maxThreads = maxThreads; #业务代码 …. …. #任务池 self._taskQueue = Queue.Queue(maxTasks); #线程池，使用列表实现 self._threads = []; #在__init__中调用方法 self.initThreads(); self.initTaskQueue(); #初始化任务池 def initTaskQueue(self): while True: #业务代码 if not self._taskQueue.full(): getTasks(self._maxTasks - self._taskQueue.qsize()); for task in taskMap["tasks"]: self._taskQueue.put(task); time.sleep(1); #初始化线程池 def initThreads(self): for i in range(self._maxThreads): #调用每个线程执行的具体任务 self._threads.append(Work(self,self._reportUrl)); def getTask(self): return self._taskQueue.get(); #具体执行的任务 class Work(threading.Thread): def __init__(self,taskmgr): threading.Thread.__init__(self); self._logger = logging.getLogger(""); self.start(); def run(self): while True: try: #取出任务并执行相关操作 self._taskmgr.getTask(); …… …… time.sleep(1); except Exception,e: self._logger.exception(e);
线程池的实现主要分两部分，一部分是TaskMagager，即任务管理类，用来调度任务，一部分是Work，即具体需要执行的业务代码。线程池的这种设计模式在很多地方都可以借鉴。
TaskManager
先来看TaskManager，主要包含四个方法，一个构造方法，接受传进来的参数，执行任务池和线程池的大小等初始化信息，然后调用initTaskQueue和initThread方法初始化任务池和线程池。
最后一个方法getTask返回TaskManager类的一个实例。
Work
执行具体的业务
过程分析
- TaskManager的__init__方法初始化线程池和任务池
- initTaskQueue方法，初始化任务池，将任务填充到任务队列。
- initThreads方法，初始化线程池，调用Work类执行任务。
- getTask方法，返回TaskManager实例，主要作用是传给Work类，让子线程从任务队列中取出任务执行。
- Work类的__init__方法初始化线程，并启动线程。
- Run方法，执行任务，并且从任务队列中取出任务。
关键点：
- 在主线程，也即TaskManager的initTaskQueue方法中获取任务并填充任务池
-
在各个子线程中，也即Work类的run方法中获取任务池中的任务并执行。
这里需要注意的是，前面提到过，Python中的Queue是线程安全的，Queue的get方法是阻塞式，也即，如果Queue为空，子线程取不到任务，会进行等待，直到Queue中有任务可取。
三、在TaskManager的__init__方法中，最好先启动线程，在启动任务池。
self.initThreads();
self.initTaskQueue();
否则在initTaskQueue（主线程）中的while循环会一直执行，将会阻塞线程池的执行。在第二点中说明过，先启动线程池，就算任务池没有任务，子线程也会阻塞等待任务池中出现新任务。
就写到这里，如果错误，请大家指正：）