Kann das „Multiprocessing'-Modul von Python Thread-basiertes Pooling für schnellere IO-gebundene Aufgaben bieten?

Thread-basiertes Pooling für Python-Threads

Multiprocessing bietet eine leistungsstarke Pool-Klasse zum Parallelisieren von Aufgaben mithilfe separater Prozesse. Bei Aufgaben mit IO-gebundenen Vorgängen kann die Prozesserstellung zu unnötigem Overhead führen. Dies wirft die Frage auf:

Können wir die Leistungsfähigkeit einer Pool-Klasse stattdessen mithilfe von Threads nutzen?

Das Multiprocessing-Modul bietet eine Lösung für dieses Dilemma, obwohl es etwas verborgen und unzureichend dokumentiert bleibt. Um auf einen Thread-basierten Pooling-Mechanismus zuzugreifen, importieren Sie die ThreadPool-Klasse aus multiprocessing.pool:

from multiprocessing.pool import ThreadPool

Hinter den Kulissen verwendet ThreadPool eine nachgebildete Process-Klasse, die Python-Threads kapselt. Diese Process-Klasse befindet sich im Modul multiprocessing.dummy und stellt eine umfassende Multiprocessing-Schnittstelle basierend auf Threads bereit.

python
    def __enter__(self):
        assert not self._running
        self._running = True
        self._target_thread = threading.Thread(target=self._target, args=self._args, kwargs=self._kwargs)
        self._target_thread.start()
        return self
    def __exit__(self, *excinfo):
        assert self._running
        self.Process._exiting = True
        self._target_thread.join()
        self._running = False

Durch die Verwendung dieser Thread-basierten Alternative können Sie E/A-gebundene Aufgaben nahtlos und ohne Overhead parallel ausführen der Prozesserstellung. Entfesseln Sie die Leistungsfähigkeit von Threading-Pools in Ihren Python-Anwendungen, indem Sie dieses versteckte Juwel in der Klasse multiprocessing.pool.ThreadPool des Multiprocessing-Moduls nutzen.

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