Python の「map」と「Pool」はどのようにしてマルチスレッドを簡素化できるのでしょうか?

Python のマルチスレッド: 簡略化されたアプローチ

スレッド化は、タスクを複数のスレッドに分割してプログラムの効率を向上させるために使用される手法です。

Map とプール

Python では、マップとプールの導入によりマルチスレッドが大幅に簡素化されました。簡潔な例を次に示します。

このコード スニペットは、my_function の実行を 4 つの使用可能なスレッドに効果的に分散します。結果の値は結果リストに保存されます。

マップ関数: 関数の抽象化

マップ関数は、Lisp などの関数型言語から継承され、シーケンスを反復処理します。各要素に関数を適用し、結果をリストに収集します。反復プロセスを抽象化し、マルチスレッドを簡単にします。

スレッド プール: スレッドの管理

上記のコードでは、ThreadPool は 4 つのワーカー スレッドのプールを作成します。これらのスレッドは、map 関数によって割り当てられたタスクを実行します。すべてのタスクが完了すると、プールが閉じられ、すべてのスレッドが確実に操作を完了します。

実装メモ

• CPU を集中的に使用するタスクには multiprocessing.Pool を使用します。 、I/O 関連タスク用の multiprocessing.dummy.Pool。
• 複数の引数をスレッドでは、starmap と zip を使用して配列を結合するか、itertools.repeat を使用して定数と配列を渡します。

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