Python多线程编程：如何高效处理大量字典参数？（高效.多线程.字典.参数.编程...）

Python多线程编程：高效处理海量字典数据

在Python编程中，处理大量数据时，多线程编程能显著提升效率。本文将演示如何使用Python的多线程功能高效处理包含多个字典的列表，每个字典代表一个独立任务，并允许自定义线程数量。

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，以及一个需要执行的函数dosome(ip, password, user_name)。 目标是利用多线程并发执行dosome函数，并控制线程数量。

以下代码使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor实现这一目标：

# -*- coding: UTF-8 -*-

__author__ = 'lpe234'

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading

my_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):
    tname = threading.current_thread().getName()
    time.sleep(1)
    print(f'{tname} is processing {ip}')


with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as tpe:
    for m in my_list:
        tpe.submit(dosome, **m)

代码首先创建一个ThreadPoolExecutor，max_workers参数设置线程池最大线程数为3。 然后，迭代my_list，使用tpe.submit提交dosome函数及其参数到线程池。**m将字典m解包作为函数参数。dosome函数模拟耗时操作，打印当前线程名和IP地址。

通过ThreadPoolExecutor，我们可以轻松实现对大量字典参数的并发处理，显著提高程序效率。max_workers参数允许灵活调整线程数量，以适应不同硬件资源和任务需求。 使用with语句确保资源的正确释放。

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