Python-线程池类似于多处理池？

Question

是否有用于工作线程的Pool类，类似于多处理模块的Pool类？

我喜欢例如并行化地图功能的简单方法

def long_running_func(p):
    c_func_no_gil(p)

p = multiprocessing.Pool(4)
xs = p.map(long_running_func, range(100))

但是，我希望这样做而不会产生新流程的开销。

我知道GIL。但是，在我的用例中，该函数将是IO绑定的C函数，python包装器将在实际函数调用之前为其释放GIL。

我必须编写自己的线程池吗？

Answer 1

我刚刚发现模块中实际上 有一个基于线程的Pool接口multiprocessing，但是它有些隐藏并且没有正确记录。

可以通过导入

from multiprocessing.pool import ThreadPool

它是使用包装Python线程的虚拟Process类实现的。可以找到基于线程的Process类multiprocessing.dummy，在docs中对其进行了简要介绍。该虚拟模块应该提供基于线程的整个多处理接口。

Answer 2

在Python 3中，你可以使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，即：

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
a = executor.submit(my_function)