Python的「threading」模組和「ThreadPool」如何提升任務效率？

Python 中的多執行緒：逐步範例

為了在Python 中跨多個執行緒分配任務，threading 模組提供了強大的功能。此範例示範如何有效地劃分任務：

使用映射和池的多執行緒

現代Python版本（2010年後引入）提供了使用映射和池的簡化多執行緒方法。例如，要將函數my_function 並行應用於my_array 數組中的每個元素，請使用以下程式碼：

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

核心概念：

核心概念：

• Map函數：

map接受兩個參數：一個要套用的函數(my_function) 和要處理的序列 (my_array)。

它迭代序列，將函數應用於每個元素，並傳回結果列表。

• 執行緒池：

ThreadPool管理一個worker池執行緒。

透過指定執行緒數（例如 4），它會建立許多並行執行緒來執行任務。

說明：

這種多執行緒實作利用map的高效功能將函數同時應用於每個元素。透過建立執行緒池，它可以在多個執行緒之間分配任務，從而顯著減少非 I/O 密集型操作的執行時間。

多處理與多執行緒：注意，對於CPU密集型任務，使用多進程的多處理更合適，而對於I/O相關的任務，使用線程的多線程更好。

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