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：
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# -*- 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。
