Comment puis-je répartir efficacement les tâches sur plusieurs threads en Python ?

Utilisation du multithreading en Python pour la distribution des tâches

Problème :

Comment puis-je distribuer efficacement tâches sur plusieurs threads dans Python ?

Réponse :

Le module multiprocessing.dummy de Python offre un moyen simplifié de créer un pool multithread et de répartir les tâches efficacement. Voici un exemple simple :

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

# Define the function to be executed
def my_function(item):
    # Perform some operation on the item
    return item

# Create a pool of 4 threads
pool = ThreadPool(4)

# Construct a list of inputs
my_array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

# Distribute the tasks across the threads
results = pool.map(my_function, my_array)

print(results)

Dans cet exemple, my_array contient une liste d'entiers. La fonction map() prend la fonction my_function et l'applique à chaque élément de my_array simultanément en utilisant les threads disponibles dans le pool. Les résultats sont stockés dans la liste des résultats.

Principales fonctionnalités :

• Thread Pool : L'objet ThreadPool gère un nombre fixe de threads pour l'exécution des tâches.
• Fonction Map : La fonction map() parcourt une séquence des entrées et applique une fonction désignée, permettant une exécution parallèle.
• Simplification : Par rapport aux anciennes versions de Python, multiprocessing.dummy simplifie considérablement la création de threads et la distribution des tâches.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!