Python の「threading」モジュールと「ThreadPool」はどのようにタスク効率を向上させることができるのでしょうか?

Python のマルチスレッド: ステップバイステップの例

Python の複数のスレッドにタスクを割り当てるために、スレッド モジュールは強力な機能を提供します。この例は、タスクを効率的に分割する方法を示しています。

マップとプールを使用したマルチスレッド

最新の Python バージョン (2010 年以降に導入) は、マップとプールを使用した簡素化されたマルチスレッド アプローチを提供します。たとえば、関数 my_function を my_array 配列の各要素に並行して適用するには、次のコードを使用します。

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

コア概念:

Map 関数:

• map は 2 つの引数を取ります: 適用する関数(my_function) と処理するシーケンス (my_array)。
• シーケンスを反復処理し、関数を各要素に適用し、結果のリストを返します。

スレッド プール:

• ThreadPool はワーカーのプールを管理します
• スレッドの数 (例: 4) を指定すると、タスクを実行するためにその数の並列スレッドが作成されます。

説明:

このマルチスレッド実装は、map の効率的な機能を活用して、関数を各要素に同時に適用します。スレッド プールを作成すると、タスクが複数のスレッドに分散され、I/O バウンドではない操作の実行時間が大幅に短縮されます。

マルチプロセッシングとマルチスレッド:

CPU を大量に使用するタスクの場合は、複数のプロセスを使用したマルチ処理の使用が適していますが、I/O 関連のタスクの場合は、スレッドを使用したマルチスレッドの使用が適していることに注意してください。

以上がPython の「threading」モジュールと「ThreadPool」はどのようにタスク効率を向上させることができるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。