是否存在與 Python 的多處理池等效的基於線程的方法？

基於執行緒的池：多處理池的替代方案

Python 中的多處理為使用多個進程進行並行處理提供了強大的機制。 multiprocessing.Pool 類別提供了一個方便的介面來管理工作進程和指派任務。但是，當不需要重量級流程時，是否有類似的解決方案可以利用執行緒來代替？

是的，多處理模組中有一個隱藏的寶石可以提供基於線程的並行性：ThreadPool 類別。要存取它，請使用以下命令導入它：

from multiprocessing.pool import ThreadPool

ThreadPool 類別包裝了一個在內部運行 Python 執行緒的虛擬 Process 類別。這種方法允許基於執行緒的多處理 API，類似於標準 Pool 類別。但與工作進程不同，執行緒共享內存，可能會減少開銷。

這種基於執行緒的 ThreadPool 的使用反映了標準池的使用。例如，要使用執行緒並行化映射操作：

def long_running_func(p):
    c_func_no_gil(p)

pool = ThreadPool(4)
xs = pool.map(long_running_func, range(100))

請注意，在這種情況下，GIL 不是問題，因為底層函數在執行 IO 綁定操作之前釋放它。因此，對於 IO 密集型任務，ThreadPool 可以提供顯著的效能提升，同時避免建立和管理流程的開銷。

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