Python 的「多處理」模組可以為更快的 IO 密集型任務提供基於執行緒的池嗎？

Python 執行緒的基於執行緒池

Multiprocessing 提供了一個強大的 Pool 類，用於使用單獨的進程並行化任務。對於涉及 IO 密集型操作的任務，進程建立可能會帶來不必要的開銷。這就提出了一個問題：

我們可以使用執行緒來利用 Pool 類別的強大功能嗎？

多處理模組為這個困境提供了一個解決方案，儘管它仍然有些隱藏和記錄不足。若要存取基於執行緒的池機制，請從 multiprocessing.pool 匯入 ThreadPool 類別：

from multiprocessing.pool import ThreadPool

在幕後，ThreadPool 使用封裝 Python 執行緒的模擬 Process 類別。此 Process 類別駐留在 multiprocessing.dummy 模組中，提供基於執行緒的全面多處理介面。

python
    def __enter__(self):
        assert not self._running
        self._running = True
        self._target_thread = threading.Thread(target=self._target, args=self._args, kwargs=self._kwargs)
        self._target_thread.start()
        return self
    def __exit__(self, *excinfo):
        assert self._running
        self.Process._exiting = True
        self._target_thread.join()
        self._running = False

透過利用這種基於執行緒的替代方案，您可以無縫地並行執行 IO 密集型任務，而無需額外開銷流程建立。透過在多處理模組的 multiprocessing.pool.ThreadPool 類別中擁抱這個隱藏的寶石，釋放 Python 應用程式中線程池的強大功能。

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