Python的'threading”模块和'ThreadPool”如何提高任务效率？

Python 中的多线程：分步示例

为了在 Python 中跨多个线程分配任务，threading 模块提供了强大的功能。此示例演示如何有效地划分任务：

使用映射和池的多线程

现代Python版本（2010年后引入）提供了使用映射和池的简化多线程方法。例如，要将函数 my_function 并行应用于 my_array 数组中的每个元素，请使用以下代码：

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
pool = ThreadPool(4)
results = pool.map(my_function, my_array)

核心概念：

Map 函数：

• map 接受两个参数：一个要应用的函数(my_function) 和要处理的序列 (my_array)。
• 它迭代序列，将函数应用于每个元素，并返回结果列表。

线程池：

• ThreadPool管理一个worker池线程。
• 通过指定线程数（例如 4），它会创建许多并行线程来执行任务。

描述：

这种多线程实现利用map的高效功能将函数同时应用于每个元素。通过创建线程池，它可以在多个线程之间分配任务，从而显着减少非 I/O 密集型操作的执行时间。

多处理与多线程：

注意，对于CPU密集型任务，使用多进程的多处理更合适，而对于I/O相关的任务，使用线程的多线程更好。

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