我什么時(shí)候應(yīng)該使用Python的ThreadPool而不是multiprocessing.Pool？
Dec 26, 2024 am 09:35 AM
Python 中的線程池：多處理池的替代方案
多處理模塊的 Pool 類提供了一種使用工作進(jìn)程并行化代碼的便捷方法。然而，對于某些用例，可能需要利用線程而不是進(jìn)程。本文探討了多處理模塊中可用的另一種基于線程的 Pool 接口。
問題陳述：
用戶尋求提供“Pool”類的 Python 庫用于線程工作進(jìn)程，類似于多處理模塊的 Pool 類。這將允許使用多處理池輕松并行化類似于以下示例的任務(wù)：
def long_running_func(p):
c_func_no_gil(p)
p = multiprocessing.Pool(4)
xs = p.map(long_running_func, range(100))
但是，用戶希望避免與創(chuàng)建新進(jìn)程相關(guān)的開銷。
解決方案：
多處理模塊包含一個(gè)基于線程的 Pool 接口，值得探索。這個(gè)鮮為人知的接口可以使用 multiprocessing.pool 模塊中的 ThreadPool 類導(dǎo)入：
from multiprocessing.pool import ThreadPool
在幕后，這個(gè) ThreadPool 類利用了一個(gè)包裝 Python 線程的虛擬 Process 類。這個(gè)虛擬 Process 類在 multiprocessing.dummy 模塊中實(shí)現(xiàn)，該模塊提供了基于線程的完整多處理接口。
用法示例：
要使用 ThreadPool，請實(shí)例化具有所需數(shù)量的工作線程的 ThreadPool 對象。然后，調(diào)用 map 方法在工作線程之間并行化函數(shù)。
# 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))
以上是我什么時(shí)候應(yīng)該使用Python的ThreadPool而不是multiprocessing.Pool？的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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