Python多线程：加速字典列表处理
在Python编程中，处理大量数据时，多线程能显著提升效率。本文将演示如何使用多线程并发处理包含多个字典的列表，并自定义线程数量。
假设我们有一个字典列表my_list，每个字典包含ip、password和user_name三个键值对，以及一个处理这些参数的函数dosome。我们需要将my_list中的每个字典传递给dosome函数执行，并通过控制线程数优化效率。
我们可以利用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类创建线程池，高效管理多个线程。以下代码展示了如何使用ThreadPoolExecutor实现自定义线程数的多线程并发执行：
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# -*- coding: UTF-8 -*-import timefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingmy_list = [ {'ip': '192.168.1.2', 'password': '123456', 'user_name': '654321'}, {'ip': '192.168.1.3', 'password': '123456', 'user_name': '654321'}, {'ip': '192.168.1.4', 'password': '123456', 'user_name': '654321'}, {'ip': '192.168.1.5', 'password': '123456', 'user_name': '654321'}, {'ip': '192.168.1.6', 'password': '123456', 'user_name': '654321'}]def dosome(ip, password, user_name): thread_name = threading.current_thread().getName() time.sleep(1) # 模拟耗时操作 print(f'{thread_name}: Processing {ip}')with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: # 创建线程池，最大线程数为3 for item in my_list: executor.submit(dosome, **item) # 使用**item解包字典作为参数
代码首先定义了dosome函数模拟一个耗时操作。然后，使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池，max_workers参数设置最大线程数为3。最后，循环遍历my_list，将每个字典作为参数提交到线程池执行。**item用于解包字典，将键值对作为dosome函数的参数。 程序将根据设定的线程数并发执行任务，直到所有任务完成。
通过这种方法，我们可以充分利用多核CPU资源，显著提高处理大量字典数据的效率，线程池自动管理线程的创建和销毁，简化了多线程编程的复杂性。
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