Python의 '멀티프로세싱' 모듈이 더 빠른 IO 바인딩 작업을 위해 스레드 기반 풀링을 제공할 수 있습니까?

Python 스레드를 위한 스레드 기반 풀링

멀티프로세싱은 별도의 프로세스를 사용하여 작업을 병렬화하기 위한 강력한 풀 클래스를 제공합니다. IO 바인딩 작업과 관련된 작업의 경우 프로세스 생성으로 인해 불필요한 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 질문을 제기합니다:

대신 스레드를 사용하여 풀 클래스의 기능을 활용할 수 있습니까?

멀티프로세싱 모듈은 다소 숨겨져 있고 문서화되지 않은 상태로 남아 있지만 이 딜레마에 대한 솔루션을 제공합니다. 스레드 기반 풀링 메커니즘에 액세스하려면 multiprocessing.pool에서 ThreadPool 클래스를 가져옵니다.

from multiprocessing.pool import ThreadPool

배후에서 ThreadPool은 Python 스레드를 캡슐화하는 모의 Process 클래스를 활용합니다. 이 Process 클래스는 multiprocessing.dummy 모듈 내에 상주하며 스레드 기반의 포괄적인 다중 처리 인터페이스를 제공합니다.

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

이 스레드 기반 대안을 활용하면 오버헤드 없이 IO 바인딩 작업을 병렬로 원활하게 실행할 수 있습니다. 프로세스 생성. 멀티프로세싱 모듈의 multiprocessing.pool.ThreadPool 클래스 내에 이 숨겨진 보석을 포함하여 Python 애플리케이션에서 스레딩 풀의 강력한 기능을 활용하세요.

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