快速使用 ThreadPoolExecutor 并行加速

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一般的 Python 脚本只会用上单线程。对于 IO 密集型任务，用多线程加速会快得多。

本文会给出一个模板，使用 ThreadPoolExecutor 进行并行加速。

注意，由于 GIL 的存在，对于 CPU 密集型任务 ProcessPoolExecutor 是更好的选择。

快速使用 ThreadPoolExecutor

请看以下模板。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_file(file):
    with Image.open(file) as img:
        ···
    return result

files = [···]
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    for result in executor.map(process_file, files):
        ···

• process_file() 是需要多线程执行的函数
• files 装着若干 process_file() 的输入。会以此生成若干个 process_file() 任务
• executor.map() 返回一个迭代器

就这样，with ThreadPoolExecutor() as executor: 以内的代码会阻塞主线程，直到所有任务运行完毕。而 executor.map(process_file, files) 所生成的任务会并行运行，每次的运行结果会按顺序装入 result，用于遍历结果。