基于线程的池：多处理池的替代方案
Python 中的多处理为使用多个进程进行并行处理提供了强大的机制。 multiprocessing.Pool 类提供了一个方便的接口来管理工作进程和分配任务。但是，当不需要重量级进程时，是否有类似的解决方案可以利用线程来代替？
是的，多处理模块中有一个隐藏的宝石可以提供基于线程的并行性：ThreadPool 类。要访问它，请使用以下命令导入它：
from multiprocessing.pool import ThreadPool
ThreadPool 类包装了一个在内部运行 Python 线程的虚拟 Process 类。这种方法允许基于线程的多处理 API，类似于标准 Pool 类。但与工作进程不同，线程共享内存，可能会减少开销。
这种基于线程的 ThreadPool 的使用反映了标准池的使用。例如，要使用线程并行化映射操作：
def long_running_func(p):
c_func_no_gil(p)
pool = ThreadPool(4)
xs = pool.map(long_running_func, range(100))请注意，在这种情况下，GIL 不是问题，因为底层函数在执行 IO 绑定操作之前释放它。因此，对于 IO 密集型任务，ThreadPool 可以提供显着的性能提升，同时避免创建和管理进程的开销。
以上是是否存在与 Python 的多处理池等效的基于线程的方法？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
