Python 的'多处理”模块可以为更快的 IO 密集型任务提供基于线程的池吗？

Python 线程的基于线程池

Multiprocessing 提供了一个强大的 Pool 类，用于使用单独的进程并行化任务。对于涉及 IO 密集型操作的任务，进程创建可能会带来不必要的开销。这就提出了一个问题：

我们可以使用线程来利用 Pool 类的强大功能吗？

多处理模块为这个困境提供了一个解决方案，尽管它仍然有些隐藏和记录不足。要访问基于线程的池机制，请从 multiprocessing.pool 导入 ThreadPool 类：

from multiprocessing.pool import ThreadPool

在幕后，ThreadPool 使用封装 Python 线程的模拟 Process 类。该 Process 类驻留在 multiprocessing.dummy 模块中，提供基于线程的全面多处理接口。

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

通过利用这种基于线程的替代方案，您可以无缝地并行执行 IO 密集型任务，而无需额外开销流程创建。通过在多处理模块的 multiprocessing.pool.ThreadPool 类中拥抱这个隐藏的宝石，释放 Python 应用程序中线程池的强大功能。

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