multiprocessing.Pool の代わりに Python の ThreadPool を使用する必要があるのはどのような場合ですか?

Python のスレッド プール: マルチプロセッシング プールの代替手段

マルチプロセッシング モジュールの Pool クラスは、ワーカー プロセスを使用してコードを並列化する便利な方法を提供します。ただし、特定の使用例では、プロセスではなくスレッドを利用することが望ましい場合があります。この記事では、マルチプロセッシング モジュール内で使用できる代替のスレッドベースのプール インターフェイスについて説明します。

問題ステートメント:

ユーザーは、「プール」クラスを提供する Python ライブラリを探しています。ワーカー プロセスをスレッド化するためのもので、マルチプロセッシング モジュールの Pool クラスと同様です。これにより、マルチプロセッシング プールを使用した次の例のようなタスクの並列化が容易になります:

def long_running_func(p):
    c_func_no_gil(p)

p = multiprocessing.Pool(4)
xs = p.map(long_running_func, range(100))

ただし、ユーザーは新しいプロセスの作成に伴うオーバーヘッドを回避したいと考えています。

解決策:

マルチプロセッシング モジュールには、検討する価値のあるスレッドベースのプール インターフェイスが含まれています。このあまり知られていないインターフェイスは、multiprocessing.pool モジュールの ThreadPool クラスを使用してインポートできます。

from multiprocessing.pool import ThreadPool

舞台裏では、この ThreadPool クラスは、Python スレッドをラップするダミーの Process クラスを利用します。このダミーの Process クラスは、スレッドに基づいた完全なマルチプロセッシング インターフェイスを提供する multiprocessing.dummy モジュールに実装されています。

使用例:

ThreadPool を使用するには、インスタンス化します。必要な数のワーカー スレッドを含む ThreadPool オブジェクト。次に、map メソッドを呼び出して、ワーカー スレッド間で関数を並列化します。

# 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))

以上がmultiprocessing.Pool の代わりに Python の ThreadPool を使用する必要があるのはどのような場合ですか?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。