Wie kann ich Aufgaben in Python effizient auf mehrere Threads verteilen?

Multithreading in Python für die Aufgabenverteilung verwenden

Problem:

Wie kann ich effizient verteilen? Aufgaben über mehrere Threads in Python?

Antwort:

Das Modul multiprocessing.dummy von Python bietet eine vereinfachte Möglichkeit, einen Multithread-Pool zu erstellen und Aufgaben effektiv zu verteilen. Hier ist ein einfaches Beispiel:

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

# Define the function to be executed
def my_function(item):
    # Perform some operation on the item
    return item

# Create a pool of 4 threads
pool = ThreadPool(4)

# Construct a list of inputs
my_array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

# Distribute the tasks across the threads
results = pool.map(my_function, my_array)

print(results)

In diesem Beispiel enthält my_array eine Liste von Ganzzahlen. Die Funktion „map()“ übernimmt die Funktion „my_function“ und wendet sie auf jedes Element in „my_array“ an, wobei sie gleichzeitig die verfügbaren Threads im Pool verwendet. Die Ergebnisse werden in der Ergebnisliste gespeichert.

Hauptmerkmale:

• Thread-Pool: Das ThreadPool-Objekt verwaltet eine feste Anzahl von Threads für die Aufgabenausführung.
• Map-Funktion: Die Funktion „map()“ iteriert über eine Folge von gibt eine bestimmte Funktion ein und wendet sie an, wodurch eine parallele Ausführung ermöglicht wird.
• Vereinfachung: Im Vergleich zu älteren Python-Versionen vereinfacht multiprocessing.dummy die Thread-Erstellung und Aufgabenverteilung erheblich.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Aufgaben in Python effizient auf mehrere Threads verteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!