Question

我正面临一个应该易于解决的问题，但我觉得我在黑暗中轻拍。我正在编写一个简单的框架，其中包含以下类：

首先是一个算法类，它只包含数值过程：

<video src="media/bunny.mp4" width="400" height="222" controls poster="media/bunny.jpg"></video>

然后，有一个项目类，它包含文件，实用程序和状态信息的路径。 Worker类子类QRunnable：

class Algorithm(object):
.
.
.
@staticmethod
def calculate(parameters):
    #do stuff
    return result

在Manager类中，进程已启动

class Worker(QRunnable):
    def __init__(self,item,*args,**kwargs):
        self.item = item
    def run(self,*args,**kwargs):
        result = Algorithms.calculate(items.parameter)
        item.result = result

现在问题：这样做之后我注意到两件事：

工作不是更快（甚至有点慢）然后用1个线程
项目获得相同的结果！例如，结果A，即项目A的正确结果，将被分配给所有项目！

我找不到很多文件，所以我哪里出错？

一切顺利 Twerp

Answer 1

最常见的Python（CPython）实现的一个限制是它的解析器使用Global Interpreter Lock，这意味着一次只有一个线程可以解析Python字节。多个Python线程可以同时执行基于C的Python子例程，并且多个Python线程可以同时等待I / O，但不能让它们同时执行Python代码。因此，在多线程处理CPU绑定的Python程序时，通常不会看到任何加速。常见的解决方法是生成子进程而不是线程（因为每个子进程将使用自己的Python解释器副本，它们不会相互干扰），或者重写部分或全部Python程序另一种没有这种限制的语言。

如何适当地使用QThreadPool进行多次大规模计算任务？

1 个答案: