Python의 `threading` 모듈과 `ThreadPool`은 어떻게 작업 효율성을 향상시킬 수 있습니까?

Python의 멀티스레딩: 단계별 예

Python의 여러 스레드에 작업을 할당하기 위해 스레딩 모듈은 강력한 기능을 제공합니다. . 이 예에서는 작업을 효율적으로 나누는 방법을 보여줍니다.

맵과 풀을 사용한 멀티스레딩

최신 Python 버전(2010년 이후 출시)은 맵과 풀을 사용하여 단순화된 멀티스레딩 접근 방식을 제공합니다. 예를 들어, my_function 함수를 my_array 배열의 각 요소에 병렬로 적용하려면 다음 코드를 사용합니다.

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

핵심 개념:

Map 함수:

• map은 두 개의 인수를 취합니다: 적용할 함수 (my_function) 및 시퀀스(my_array)를 처리합니다.
• 시퀀스를 반복하고 각 요소에 함수를 적용한 후 결과 목록을 반환합니다.

스레드 풀:

• ThreadPool은 작업자 풀을 관리합니다. 스레드.
• 스레드 수(예: 4)를 지정하여 작업을 실행하는 데 필요한 만큼의 병렬 스레드를 생성합니다.

설명:

이 멀티스레드 구현은 map의 효율적인 기능을 활용하여 각 요소에 동시에 기능을 적용합니다. 스레드 풀을 생성하여 작업을 여러 스레드에 분산시켜 I/O 바인딩이 아닌 작업의 실행 시간을 크게 줄입니다.

멀티프로세싱과 멀티스레딩 비교:

CPU 집약적인 작업의 경우 다중 프로세스를 사용한 다중 처리를 사용하는 것이 더 적합하고 I/O 관련 작업의 경우 스레드를 사용한 다중 스레딩을 사용하는 것이 더 적합합니다. 작업.

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