Python의 다중 처리 풀과 동일한 스레드 기반이 있습니까?

스레드 기반 풀: 멀티프로세싱 풀의 대안

Python의 멀티프로세싱은 여러 프로세스를 사용하는 병렬 처리를 위한 강력한 메커니즘을 제공합니다. multiprocessing.Pool 클래스는 작업자 프로세스를 관리하고 작업을 배포하기 위한 편리한 인터페이스를 제공합니다. 그러나 무거운 프로세스가 바람직하지 않은 경우 대신 스레드를 활용하는 유사한 솔루션이 있습니까?

예, 스레드 기반 병렬 처리를 제공하는 다중 처리 모듈 내에 숨겨진 보석이 있습니다: ThreadPool 클래스. 액세스하려면 다음을 사용하여 가져옵니다.

from multiprocessing.pool import ThreadPool

ThreadPool 클래스는 내부적으로 Python 스레드를 실행하는 더미 Process 클래스를 래핑합니다. 이 접근 방식을 사용하면 표준 Pool 클래스와 유사한 스레드 기반 다중 처리 API가 가능합니다. 그러나 작업자 프로세스와 달리 스레드는 메모리를 공유하므로 잠재적으로 오버헤드가 줄어듭니다.

이 스레드 기반 ThreadPool의 사용은 표준 풀의 사용을 반영합니다. 예를 들어 스레드를 사용하여 맵 작업을 병렬화하려면:

def long_running_func(p):
    c_func_no_gil(p)

pool = ThreadPool(4)
xs = pool.map(long_running_func, range(100))

이 시나리오에서는 기본 함수가 IO 바인딩 작업을 수행하기 전에 GIL을 해제하므로 GIL은 문제가 되지 않습니다. 따라서 IO 집약적인 작업의 경우 ThreadPool은 프로세스 생성 및 관리에 따른 오버헤드를 피하면서 상당한 성능 향상을 제공할 수 있습니다.

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