如何在 Python 中跨多个线程高效地分配任务？

在Python中使用多线程进行任务分发

问题：

如何高效分发跨多个线程的任务Python？

答案：

Python 的 multiprocessing.dummy 模块提供了一种简化的方法来创建多线程池并有效地分配任务。这是一个简单的示例：

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)

在此示例中，my_array 包含整数列表。 map() 函数获取 my_function 并使用池中的可用线程同时将其应用于 my_array 中的每个元素。结果存储在结果列表中。

主要功能：

• 线程池：ThreadPool 对象管理固定数量的用于任务执行的线程。
• 映射函数： map()函数迭代一系列输入并应用指定的函数，从而实现并行执行。
• 简化：与旧版 Python 相比，multiprocessing.dummy 极大地简化了线程创建和任务分配。

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