Python の「multiprocessing」モジュールは、IO バインドされたタスクを高速化するためのスレッドベースのプーリングを提供できますか?

Python スレッドのスレッドベースのプーリング

マルチプロセッシングは、個別のプロセスを使用してタスクを並列化するための強力な Pool クラスを提供します。 IO バウンド操作を伴うタスクの場合、プロセスの作成により不要なオーバーヘッドが発生する可能性があります。ここで次のような疑問が生じます:

代わりにスレッドを使用して Pool クラスの能力を利用できますか?

マルチプロセッシング モジュールは、このジレンマに対する解決策を提供しますが、依然として多少隠蔽され、十分に文書化されていません。スレッドベースのプーリング メカニズムにアクセスするには、multiprocessing.pool から ThreadPool クラスをインポートします。

from multiprocessing.pool import ThreadPool

舞台裏で、ThreadPool は Python スレッドをカプセル化するモック Process クラスを利用します。この Process クラスは multiprocessing.dummy モジュール内に常駐し、スレッドに基づいた包括的なマルチプロセッシング インターフェイスを提供します。

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

このスレッドベースの代替手段を利用することで、IO バウンドのタスクをオーバーヘッドなしでシームレスに並列実行できます。プロセス作成の。この隠れた宝石をマルチプロセッシング モジュールの multiprocessing.pool.ThreadPool クラス内に組み込むことで、Python アプリケーションのスレッド プールの力を解放します。

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