我什麼時候應該使用Python的ThreadPool而不是multiprocessing.Pool？

Python 中的執行緒池：多處理池的替代方案

多處理模組的Pool 類別提供了一種使用工作進程並行化程式碼的便捷方法。然而，對於某些用例，可能需要利用執行緒而不是進程。本文探討了多處理模組中可用的另一種基於執行緒的 Pool 介面。

問題陳述：

使用者尋求提供「Pool」類別的 Python 函式庫用於執行緒工作進程，類似於多處理模組的 Pool 類別。這將允許使用多處理池輕鬆並行化類似於以下範例的任務：

def long_running_func(p):
    c_func_no_gil(p)

p = multiprocessing.Pool(4)
xs = p.map(long_running_func, range(100))

但是，使用者希望避免與建立新進程相關的開銷。

解決方案：

多處理模組包含一個基於線程的 Pool 接口，值得探索。這個鮮為人知的介面可以使用 multiprocessing.pool 模組中的 ThreadPool 類別來導入：

from multiprocessing.pool import ThreadPool

在幕後，這個 ThreadPool 類別利用了一個包裝 Python 執行緒的虛擬 Process 類別。這個虛擬 Process 類別在 multiprocessing.dummy 模組中實現，該模組提供了基於線程的完整多處理介面。

用法範例：

要使用 ThreadPool，請實例化具有所需數量的工作執行緒的 ThreadPool 物件。然後，呼叫 map 方法在工作執行緒之間並行化函數。

# Create a ThreadPool with 4 worker threads
pool = ThreadPool(4)

# Parallelize the `long_running_func` on 100 inputs
results = pool.map(long_running_func, range(100))

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