用python练习线程

Question

我知道Python有一个global lock，我读过Glyph对python multithreading的解释。但我还是想试试。作为一个简单（概念上）的任务，我决定对图片进行水平和垂直边缘检测。在

发生了什么（伪代码）：

for pixels in picture:
    apply sobel operator horizontal
for pixels in picture:
    apply sobel operator vertical

info on sobel operator。在

这两个循环可以完全独立运行，因此是多线程处理的主要候选对象。（在任何大图片上运行这两个循环可能需要10秒以上）。但是，当我尝试在python中使用threading模块时，由于全局锁，它需要两倍的时间。我的问题是，我是否应该放弃在python中使用两个线程来实现这一点的所有希望，而尝试使用另一种语言？如果我可以继续前进，我应该使用什么模块？如果没有，我应该用什么语言做实验？在

Answer 1

如果sobel操作符受CPU限制，那么您不会从多个线程中获得任何好处，因为python不会利用多个内核。在

可以想象，你可以分离出多个进程，但我不确定这对于处理一个图像是否可行。在

10秒似乎不会浪费太多时间。如果因为要处理许多图像而担心时间，那么运行多个进程并让每个进程处理单独的图像子集可能会更容易。在

Answer 2

我也推荐使用NumPy。它不仅可能更快，而且如果使用线程，就不会有全局锁。在

我还建议按照Jay的建议使用多处理。在

不管怎样，如果你真的想练习线程，我建议你在C中使用PThreads。PThreads对于基本情况来说非常简单，而且到处都在使用。在

Answer 3

Python2.6现在包含了mulitprocessing模块（以前是Python旧版本上的processing模块）。在

它与线程化模块具有本质上相同的接口，但将执行启动到单独的进程中，而不是线程中。这使得Python能够利用多核/CPU，并且与线程模块方法相比，对于CPU密集型任务，Python可以很好地伸缩。在