python中线程计算密集型如何实现？

对于CPU密集型任务应使用多进程绕过GIL限制，示例通过multiprocessing和ProcessPoolExecutor实现并行计算，结合NumPy等工具可进一步优化性能。

在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不适合用于CPU密集型任务。GIL会限制同一时刻只有一个线程执行Python字节码，因此即使使用多个线程，计算密集型操作也无法真正并行执行，性能提升非常有限。

使用多进程代替多线程

对于计算密集型任务，推荐使用多进程（multiprocessing）来实现真正的并行计算，绕过GIL的限制。每个进程拥有独立的Python解释器和内存空间，可以充分利用多核CPU。

import multiprocessing as mp
import time
def calculate_sum(n):
return sum(i * i for i in range(n))
if name == 'main':
nums = [1000000, 1200000, 1500000, 2000000]
start_time = time.time()
with mp.Pool(processes=mp.cpu_count()) as pool:
    results = pool.map(calculate_sum, nums)

total = sum(results)
print(f"结果: {total}")
print(f"耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")

使用 concurrent.futures 提高代码可读性

concurrent.futures 模块提供了更高级的接口，使用 ProcessPoolExecutor 可以更方便地管理进程池。
示例：使用 ProcessPoolExecutor
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time
def cpu_task(n):
return sum(i ** i % 1000 for i in range(1, n))
if name == 'main':
tasks = [10000, 12000, 15000]
start = time.time()
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = list(executor.map(cpu_task, tasks))

print("完成:", results)
print("用时:", time.time() - start)

考虑使用C扩展或NumPy进行优化
某些计算密集型任务如果使用 NumPy、Numba 或 Cython 实现，可以在底层释放GIL，从而在多线程中获得性能提升。

							

								
								

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例如：NumPy操作自动释放GIL


NumPy 的数组运算在C层面执行，不受GIL影响
可以结合 threading + NumPy 实现I/O与计算重叠或部分并行
但纯Python循环仍需使用多进程

基本上就这些。对于纯CPU密集型任务，优先选择多进程方案。多线程更适合I/O密集型场景。