Question

我到处搜索，我找不到任何使用多线程迭代循环的简单示例。

例如，我怎样才能多线程化这个循环？

for item in range(0, 1000):
    print item

有没有办法像4个线程一样削减它，所以每个线程有250次迭代？

Answer 1

最简单的方法是使用multiprocessing.dummy（使用线程而不是进程）和Pool

import multiprocessing.dummy as mp 

def do_print(s):
    print s

if __name__=="__main__":
    p=mp.Pool(4)
    p.map(do_print,range(0,10)) # range(0,1000) if you want to replicate your example
    p.close()
    p.join()

如果你想更好地利用多个CPU，也许你想要尝试真正的多处理，但是有几个警告并且随后会有guidelines。

Pool的其他方法可能更适合您的需求 - 取决于您实际上要做的事情。

Answer 2

您必须手动进行拆分：

https://www.example.com/path?paramnameone=valueone&paramnametwo=valuetwo

此代码使用多线程，这意味着所有内容都将在单个Python进程中运行（即只启动一个Python解释器）。

多处理，在另一个答案中讨论，意味着在几个Python解释器中运行一些代码（在几个进程中，而不是线程）。这可能会利用所有可用的CPU内核，因此当您专注于代码的速度（打印大量数字直到终端讨厌您！）时，这非常有用，而不是仅仅是并行处理。 ¹

^{1。 import threading

def ThFun(start, stop):
for item in range(start, stop):
print item

for n in range(0, 1000, 100):
stop = n + 100 if n + 100 <= 1000 else 1000
threading.Thread(target = ThFun, args = (n, stop)).start()
原来是a wrapper around the threading module。 multiprocessing.dummy和multiprocessing具有相同的接口，但第一个模块使用进程进行并行处理，而后者 - 使用线程。功能}

Answer 3

自 Python 3.2 起，concurrent.futures standard library 为 concurrently map a function across iterables 提供原语。由于 map 和 for 密切相关，因此可以轻松地将 for 循环转换为多线程/多处理循环：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.map(print, range(0, 1000))

Python中的循环简单多线程

3 个答案: