Python并行任务技巧

jieforest

效果惊人！看来调试一下确实很有用。当线程池大小超过9以后，在我本机上的运行效果已相差无几。

示例 2:

生成上千张图像的缩略图：

现在咱们看一年计算密集型的任务！我最常遇到的这类问题之一就是大量图像文件夹的处理。

其中一项任务就是创建缩略图。这也是并发中比较成熟的一项功能了。

基础单线程创建过程

jieforest

作为示例来说稍微有点复杂。但其实就是传一个文件夹目录进来，获取到里面所有的图片，分别创建好缩略图然后保存到各自的目录当中。

在我的电脑上，处理大约6000张图片大约耗时27.9秒.

如果使用并发map处理替代其中的for循环:

jieforest

只用了5.6 秒!

就改了几行代码速度却能得到如此巨大的提升。最终版本的处理速度还要更快。因为我们将计算密集型与IO密集型任务分派到各自独立的线程和进程当中，这也许会容易造成死锁，但相对于map强劲的功能，通过简单的调试我们最终总能设计出优美、高可靠性的程序。就现在而言，也别无它法。

好了。来感受一下一行代码的并发程序吧。

jieforest

over.

TylerTemp

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