如何在Python中有效地使用多线程来并行执行任务？

Python 中的多线程

在 Python 中，多线程可用于将任务划分为多个线程。这是一个简化的示例：

Python 3.3 :

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

my_array = [1, 2, 3]

pool = ThreadPool(4)
results = pool.map(my_function, my_array)

早期的 Python 版本：

要传递多个参数，考虑this:

my_function = lambda x, y: x * y
list_a = [1, 2, 3]
list_b = [4, 5, 6]

pool = ThreadPool(4)
results = pool.starmap(my_function, zip(list_a, list_b))

描述：

• Map 是一个函数，它将另一个函数应用于序列中的每个元素并将结果存储在

实现：

• Multiprocessing.dummy 提供了 map 函数的并行版本。
• 它使用线程代替进程数，使其适合 I/O 密集型任务。
• Pool 类创建一个并行执行映射函数的工作线程集。

示例：

• 提供的代码创建一个具有 4 个线程的 Pool。
• 它使用映射函数将简单的函数应用于 URL 列表。
• 结果一旦所有线程完成其任务，就会在列表中返回。

附加说明：

• 对于 CPU 密集型任务，请考虑使用多个进程而不是线程。
• 将多个参数传递给 map 中的函数需要 Python 版本为 3.3 或更高版本。对于早期版本，请使用答案中提到的解决方法。

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