multithreading en python: un enfoque simplificado

thifting es una técnica utilizada para dividir tareas en múltiples subprocesos, mejorando la eficiencia de un programa.

Python, Multithreading se ha simplificado enormemente con la introducción de Map and Pool. Aquí hay un ejemplo conciso:

de multiprocessing.dummy importar el grupo como threadpool piscina = threadpool (4) Results = Pool.map (my_function, my_array)

Este fragmento de código distribuye efectivamente la ejecución de my_function en 4 hilos disponibles. Los valores resultantes se almacenan en la lista de resultados.

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

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

Función de mapa: una abstracción funcional

La función de mapa, heredada de lenguajes funcionales como LISP, itera sobre una secuencia, aplica una función a cada elemento, y recopila los resultados en una lista. Abraza el proceso de iteración, haciendo multithreading sin esfuerzo.

thread Pool: administrar hilos

En el código anterior, el threadpool crea un grupo de 4 hilos de trabajadores. Estos hilos ejecutan las tareas asignadas por la función MAP. Una vez que se completan todas las tareas, el grupo se cierra, asegurando que todos los hilos terminen sus operaciones.

notas de implementación

use multiprocessing.pool para tareas de CPU-incensivas, y multiplicar múltiples un hilo, use Starmap con Zip para combinar matrices, o con IterTools.Repeat para pasar una constante y una matriz.