Python并行计算：进程池和多线程混淆问题案例

原创叁歲伎倆 2025-01-17 04:03 4阅读 0赞

在Python编程中，理解和正确使用进程池（Pool）和多线程（Thread）是避免混淆的关键。下面我们将通过一个案例来阐述这种区别。

假设你有一个需要大量计算的任务，例如图片处理或大型矩阵运算。以下两种方式都可以实现并行计算，但结果可能会不同：

1. **多线程**：
```python
import threading

def heavy_computing(img_path):
    # 这里是你的大型计算逻辑
    pass

def parallel_thread(img_path, result_list):
    thread = threading.Thread(target=heavy_computing, args=(img_path,)))
    thread.start()
    result_list.append(thread)

# 创建结果列表
result_list = []

# 遍历图片，使用多线程处理
for img in image_files:
    parallel_thread(img, result_list)

# 等待所有线程完成
for _ in result_list:
    pass

# 输出结果
print(result_list)
```
2. **进程池**：
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def parallel_execution_with_pool(img_path, result_queue):
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        future = executor.submit(heavy_computing, img_path))
        result_queue.put(future.result())

# 创建结果列表（这里是队列，类似于多线程的join点）和进程池
result_queue = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=number_of_threads) as executor:
    # 遍历图片，使用进程池处理
    for img in image_files:
        parallel_execution_with_pool(img, result_queue)

# 等待所有任务完成
for future in result_queue:
    future.result()

# 输出结果（这里是一个列表，因为使用的是线程队列）和线程数
print(result_queue)
```
总结：

- **多线程**：每个图片处理任务作为一个单独的线程运行。这种方式更适合计算密集型任务。

- **进程池**：创建一个固定大小的线程池，将所有任务提交给池子，池子根据情况自动调度和关闭线程。这种方式适合计算资源有限且任务相对独立的情况。

在实际项目中，应根据任务特点、系统资源限制等因素灵活选择并管理多线程或进程池。