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。
以上是如何在Python中有效地使用多執行緒來並行執行任務?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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