提升代码效率：Python中多线程和并行计算实战

原创淡淡的烟草味﹌ 2025-02-22 16:30 27阅读 0赞

在Python中，由于GIL（全局解释器锁）的存在，单个进程的并发能力有限。为提升代码效率，可以考虑以下两种方式：多线程和并行计算。

1. 多线程：
   - 使用`threading`模块创建线程。
   - 注意线程同步问题，如使用锁、条件变量等。
   - 示例代码如下：

```python
import threading

def thread_function(name):
    print(f"Thread {name} started.")

# 创建并启动两个线程
thread1 = threading.Thread(target=thread_function, args=("Thread 1",)))
thread2 = threading.Thread(target=thread_function, args=("Thread 2",)))

thread1.start()
thread2.start()

# 等待所有线程完成
thread1.join()
thread2.join()
```

2. 并行计算：
   - 使用`multiprocessing`模块创建进程池。
   - 将计算任务分配给不同的进程，实现并行计算。
   - 注意进程间的通信问题，如使用共享内存、管道等。

示例代码如下：

```python
import multiprocessing

def parallel_function(num):
    result = num * num
    print(f"Task {num} completed. Result: {result}."))
    return result

if __name__ == "__main__":
    # 创建进程池，最大进程数为5（可自定义）
    pool = multiprocessing.Pool(5)

# 将任务列表传递给进程池，每个任务对应一个参数
    task_list = [i for i in range(10)]  # 示例任务列表

# 并行执行任务
    results = pool.map(parallel_function, task_list))

# 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

print("\nResults from parallel execution:")
    for result in results:
        print(f"Task {result[0]年由其完成。}} Result: {result[1]}."))
```

以上就是使用Python多线程和并行计算提升代码效率的实战方法。

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