Python并行处理：使用多线程、进程池实现案例

原创待我称王封你为后i 2024-12-17 16:42 2阅读 0赞

在Python中，我们可以利用多线程（threading）和进程池（concurrent.futures）来实现并行处理。

1. 多线程：

```python
import threading

def worker(num):
    """工作函数"""
    print(f"Processing {num}")

# 创建线程列表
threads = []

for num in range(5):  # 迭代创建5个任务
    thread = threading.Thread(target=worker, args=(num,))
    threads.append(thread)  # 添加到线程列表

# 启动所有线程
for thread in threads:
    thread.start()

# 线程完成后，打印"all done"
for thread in threads:
    thread.join()
print("All tasks completed.")
```

2. 进程池：

```python
import concurrent.futures

def worker(num):
    """工作函数"""
    print(f"Processing {num}")

# 创建进程池
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    # 提交任务到进程池
    future_to_num = {executor.submit(worker, num)): num for num in range(5)}

# 等待所有任务完成
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_num):
        num = future_to_num[future]
        try:
            result = future.result()
            print(f"Processing {num} resulted: {result}")
        except Exception as exc:
            print(f"Processing {num}} error: {exc}")

print("All tasks completed.")
```

以上案例展示了如何使用多线程和进程池来实现并行处理。

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