如何在Python中有效地使用多執行緒來並行執行任務？

Python 中的多執行緒

在 Python 中，多執行緒可用於將任務分割為多個執行緒。這是一個簡單的例子：

Python 3.3 :

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

my_array = [1, 2, 3]

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

早期的 Python版本：

要傳遞多個參數，考慮this:

my_function = lambda x, y: x * y
list_a = [1, 2, 3]
list_b = [4, 5, 6]

pool = ThreadPool(4)
results = pool.starmap(my_function, zip(list_a, list_b))

說明：

• Map是一個函數，它將另一個函數應用於序列中的每個元素並將結果儲存在

實作：

• Multiprocessing. dummy 提供了map 函數的平行版本。
• 它使用執行緒代替進程數，使其適合 I/O 密集型任務。
• Pool 類別建立一個並行執行映射函數的工作執行緒集。

範例：

• 提供的程式碼建立一個具有 4 個執行緒的 Pool。
• 它使用映射函數將簡單的函數應用於 URL 列表。
• 結果一旦所有執行緒完成其任務，就會在清單中傳回。

附加說明：

• 對於 CPU 密集型任務，請考慮使用多個行程而不是執行緒。
• 將多個參數傳遞給 map 中的函數需要 Python 版本為 3.3 或更高版本。對於早期版本，請使用答案中提到的解決方法。

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