我翻译C++ renderer成Python。所述C++渲染器使用螺纹，每个渲染的图像的一部分。我想在中做同样的事情Python。不过，看来，我的多线程代码版本需要年龄相比，我的单线程代码版本。我是多处理新手，Python因此想知道下面的代码是否真正符合我的想法：创建线程池，添加并执行一些任务并等待所有任务完成？
我知道我无法与我的C++版本竞争，但我希望Python至少能打败单线程版本。
多线程代码
from multiprocessing.pool import ThreadPool
pool = ThreadPool(processes=4)
pool.map(run_task(...), range(11))
pool.close()
pool.join()
单线程代码
for i in range(11):
Task(...)(i)
任务代码
def run_task(...):
task = Task(...)
return task.__call__
class Task():
def __init__(self, ...):
...
def __call__(self, i):
...
编辑：我尝试使用from multiprocessing import Pool。这似乎使我的Python终端无法进入Canopy IDE。当我从Windows命令行运行文件时，我收到：
C:\Users\Matthias\Documents\Courses\Masterproef\pbrt\Tools\Permeability\src>pyth
on renderer.py
Exception in thread Thread-2:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Matthias\AppData\Local\Enthought\Canopy\App\appdata\canopy-1.5.
2.2785.win-x86_64\lib\threading.py", line 810, in __bootstrap_inner
self.run()
File "C:\Users\Matthias\AppData\Local\Enthought\Canopy\App\appdata\canopy-1.5.
2.2785.win-x86_64\lib\threading.py", line 763, in run
self.__target(*self.__args, **self.__kwargs)
File "C:\Users\Matthias\AppData\Local\Enthought\Canopy\App\appdata\canopy-1.5.
2.2785.win-x86_64\lib\multiprocessing\pool.py", line 342, in _handle_tasks
put(task)
PicklingError: Can't pickle <type 'instancemethod'>: attribute lookup __builtin_
_.instancemethod failed
（这也是为什么我通常更喜欢线程而不是进程。因此，GIL设计决策对我而言并不真正有意义。）
您应该使用进程池而不是线程池（请参阅此处的第一个示例）。
由于CPython的GIL，不应将多线程用于CPU绑定任务。
也许这个简短的示例会有所帮助（我们称之为example.py）：
from multiprocessing import Pool
import sys
if __name__ == '__main__':
job_list = [xrange(10000000)]*6
if 'p' in sys.argv:
p = Pool(2)
print("Parallel map")
print(p.map(sum, job_list))
else:
print("Sequential map")
print(map(sum, job_list))
我的机器有2个内核，example.py p（并行）版本的速度是顺序内核的两倍。如果我们减少要完成的工作量（从十个数字而不是一千万个数字求和），则顺序版本会获胜，因为在并行版本中创建流程和委派任务会产生不必要的开销。
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