Python数据分析实战-多线程并发处理列表（附源码和实现效果）

实现功能

Python数据分析实战-多线程并发处理列表

实现代码

import threading
'''
有15个列表，尝试多进程并发处理，每个列表一个进程，进程数和 CPU 核数一致
'''
def sum_list(lst):
    return sum(lst)

if __name__ == '__main__':

    lists = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12], [13,14,15],
             [16,17,18], [19,20,21], [22,23,24], [25,26,27], [28,29,30],
             [31,32,33], [34,35,36], [37,38,39], [40,41,42], [43,44,45]]


    # 向线程池提交任务
    results = []
    threads = []
    # 多线程并发处理每个列表
    for d in lists:
        thread = threading.Thread(target=results.append(sum_list(d)))
        # 启动线程
        thread.start()
        threads.append(thread)

    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()

    print(results)

实现效果

 

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作，对数据挖掘有一定认知和理解，会结合自身科研实践经历不定期分享关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。

致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。

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