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파이썬에서 멀티 스레딩 작업을 단순화하는 방법은 무엇입니까?

2025-04-20에 게시되었습니다
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How Can Python's `map` and `Pool` Simplify Multithreading?

Python에서 멀티 스레딩 : 단순화 된 접근법

스레드는 여러 스레드에서 작업을 나누는 데 사용되는 기술입니다. Pool

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

pool = ThreadPool(4)
results = pool.map(my_function, my_array)
Python에서 Maptithreading은지도와 풀의 도입으로 크게 단순화되었습니다. 간결한 예는 다음과 같습니다.

multiprocessing.dummy 가져 오기 풀에서 ThreadPool 수영장 = ThreadPool (4) results = pool.map (my_function, my_array)

이 코드 스 니펫은 사용 가능한 4 개의 스레드에서 my_function의 실행을 효과적으로 배포합니다. The resulting values ​​are stored in the results list.

Map Function: A Functional Abstraction

The map function, inherited from functional languages ​​like Lisp, iterates over a sequence, applies a function to each element, and collects the results into a list. 그것은 반복 프로세스를 추상화하여 멀티 스레딩을 쉽게 만듭니다.

스레드 풀 : 스레드 관리

  • [스레드 풀은 4 개의 작업자 스레드 풀을 만듭니다. 이 스레드는 맵 함수에 의해 지정된 작업을 실행합니다. 모든 작업이 완료되면 풀이 닫히면 모든 스레드가 작업을 완료하도록합니다.
  • 구현 노트

How Can Python's `map` and `Pool` Simplify Multithreading?

CPU 집중 작업에 대한 multiprocess.pool을 사용합니다. 스레드에 zip과 함께 StarMap을 사용하여 배열을 결합하거나 Itertools.repeat와 상수와 배열을 전달하십시오.

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