python 用 threading array loop 執行緒 跑 陣列迴圈

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要使用 Python 的threadingThread 模組並發處理數組（或列表）中的元素，可以建立和管理多個線程，每個線程負責處理數組的一部分或特定元素。 這種方法對於 I/O 密集型任務尤其有利，因為執行緒會花費大量時間等待外部資源（例如網路請求或檔案操作），而其他執行緒可以在這些等待期間執行。
以下是一個使用線程處理數組的基本範例：

1. import threading
   
2. import time
   
3. 
   
4. def process_element(element, result_list, index):
   
5.     """A function to simulate processing an element."""
   
6.     print(f"Processing element {element} in thread {threading.current_thread().name}")
   
7.     time.sleep(0.1)  # Simulate some work or I/O operation
   
8.     processed_value = element * 2
   
9.     result_list[index] = processed_value
   
10.     print(f"Finished processing element {element}, result: {processed_value}")
    
11. 
    
12. def threaded_array_processing(data_array):
    
13.     """Processes an array using multiple threads."""
    
14.     results = [None] * len(data_array)  # Initialize a list to store results
    
15.     threads = []
    
16. 
    
17.     for i, element in enumerate(data_array):
    
18.         # Create a thread for each element (or chunk of elements)
    
19.         thread = threading.Thread(target=process_element, args=(element, results, i), name=f"Thread-{i}")
    
20.         threads.append(thread)
    
21.         thread.start()
    
22. 
    
23.     # Wait for all threads to complete
    
24.     for thread in threads:
    
25.         thread.join()
    
26. 
    
27.     return results
    
28. 
    
29. if __name__ == "__main__":
    
30.     my_array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    
31.     print(f"Original array: {my_array}")
    
32. 
    
33.     processed_array = threaded_array_processing(my_array)
    
34.     print(f"Processed array: {processed_array}")

複製代碼

解釋：
process_element(element, result_list, index)功能： 此函數表示每個執行緒將執行的任務。 它接受一個元素、一個result_list用於儲存處理後輸出的共享對象，以及一個index用於正確放置結果的參數。
threaded_array_processing(data_array)功能：
它初始化results一個與 大小相同的列表data_array，用於保存已處理的值。
它遍歷，為每個元素data_array創建一個新的。threading.Thread
target指定要由執行緒執行的函數（process_element）。
args提供要傳遞給函數的參數target。
thread.start()啟動線程的執行。
thread.join()確保主程式等待每個執行緒完成後再繼續執行，從而確保收集所有結果。
if __name__ == "__main__":堵塞：
這示範如何threaded_array_processing使用範例陣列呼叫函數，並列印原始結果和處理後的結果。
注意事項：
全域解釋器鎖定（GIL）： 在 CPython 中，GIL 限制了單一進程內多個執行緒之間真正並行執行 Python 字節碼的能力。 雖然執行緒適用於 I/O 密集型任務，但對於 CPU 密集型任務，multiprocessing使用獨立進程（每個進程都有自己的 Python 解釋器和 GIL）的模組通常更有效。
螺紋安全： 當多個執行緒存取和修改共享資料時（如result_list範例所示），可能需要同步機制（例如同步threading.Lock或同步）來防止競爭條件並確保資料完整性，尤其是對於更複雜的操作。threading.Semaphore
concurrent.futures模組： 為了以更高層級且通常更方便的方式管理執行緒池和處理結果，請考慮使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor。