Python线程问题

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python线程问题，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1607字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

我有以下内容：

d = {...} #a dictionary with strings
l1 = [...] #a list with stuff
l2 = [...] #a list with numbers

...

for i in l1:
    for key in l2:
        #do some stuff
        ...
        if d[key] == i:
            print d[key]

我想使用线程(为了提高性能)做同样的事情.我想的是：

import threading

d = {...} #a dictionary with strings
l1 = [...] #a list with stuff
l2 = [...] #a list with numbers

...

def test(i, key):
    #do the same stuff
    if d[key] == i:
        print d[j]

for i in l1:
    for key in l2:
        threading.start_new_thread(test, (i,key))

我不确定这是最好的方法.我担心的是,我根本没有优化.一些基本想法是：

> d应该在共享内存中(所有线程都可以访问它).我假设没有线程会访问相同的条目.
>每个(i,key)组合应该同时进行测试.

如果你认为我应该使用另一种语言,如果你能指出它我会很高兴.
帮助将是ayciated.提前致谢.

解决方法:

Python(http://docs.python.org/2/library/threading.html)中的传统线程在大多数常见的运行时受到“Global Interpreter Lock” (GIL)的限制,这可以防止多个线程同时执行,无论您拥有多少内核或CPU.尽管存在这种限制,但传统线程在线程受I / O限制时仍然非常有价值,例如处理网络连接或执行数据库查询,其中大多数情况下它们都在等待外部事件而不是“计算”.

如果您的个别进程受CPU限制,例如您的问题所暗示的,那么您将有更好的运气使用较新的“多处理”模块(http://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)：

multiprocessing is a package that supports spawning processes using an
API similar to the threading module. The multiprocessing package
offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping
the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads.
Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully
leverage multiple processors on a given machine.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Python线程问题全部内容，希望文章能够帮你解决Python线程问题所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端