Python의 `map`과 `Pool`은 어떻게 멀티스레딩을 단순화할 수 있습니까?

Python의 멀티스레딩: 단순화된 접근 방식

스레딩은 작업을 여러 스레드로 나누어 프로그램 효율성을 높이는 데 사용되는 기술입니다.

맵과 맵을 사용한 단순화된 예 풀

Python에서는 맵과 풀의 도입으로 멀티스레딩이 크게 단순화되었습니다. 간결한 예는 다음과 같습니다.

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

pool = ThreadPool(4)
results = pool.map(my_function, my_array)

이 코드 조각은 사용 가능한 4개의 스레드에 걸쳐 my_function 실행을 효과적으로 분산합니다. 결과 값은 결과 목록에 저장됩니다.

맵 함수: 기능적 추상화

Lisp와 같은 기능적 언어에서 상속된 맵 함수는 시퀀스를 반복합니다. 각 요소에 함수를 적용하고 결과를 목록으로 수집합니다. 반복 프로세스를 추상화하여 멀티스레딩을 쉽게 만듭니다.

스레드 풀: 스레드 관리

위 코드에서 ThreadPool은 4개의 작업자 스레드로 구성된 풀을 생성합니다. 이 스레드는 맵 함수에 의해 할당된 작업을 실행합니다. 모든 작업이 완료되면 풀이 닫히고 모든 스레드가 작업을 완료합니다.

구현 참고 사항

• CPU 집약적 작업에는 다중 처리를 사용합니다.풀 및 I/O 관련 작업을 위한 multiprocessing.dummy.Pool.
• 스레드에 여러 인수를 전달하려면, zip과 함께 스타맵을 사용하여 배열을 결합하거나 itertools.repeat를 사용하여 상수와 배열을 전달합니다.

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