面试题：在Python多线程与CPU密集型任务场景下的优化策略

Question

已知Python存在GIL，在CPU密集型任务中多线程效果不佳。假设你正在处理一个复杂的数学运算任务，需要在Python中实现多线程来尽量提升效率，描述你的优化思路和具体实现方法，包括可能用到的模块、技术手段等。

Answer 1

优化思路

1. 使用多进程替代多线程：由于GIL的存在，多线程在CPU密集型任务中无法充分利用多核CPU的优势。而多进程每个进程有独立的Python解释器，不存在GIL限制，可以并行利用多核资源。
2. 将任务分割：把复杂的数学运算任务拆分成多个子任务，分配给不同的进程并行处理，最后汇总结果。

具体实现方法

1. 使用multiprocessing模块：这是Python标准库中用于多进程处理的模块。
2. 示例代码：

import multiprocessing


def sub_task(data):
    # 模拟复杂数学运算
    result = 0
    for num in data:
        result += num * num
    return result


if __name__ == '__main__':
    data = list(range(1000000))
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    chunk_size = len(data) // num_processes
    chunks = [data[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]

    with multiprocessing.Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(sub_task, chunks)

    total_result = sum(results)
    print(f"最终结果: {total_result}")

在上述代码中：

• sub_task函数模拟了复杂的数学运算，这里简单地对输入数据的每个元素求平方并累加。
• if __name__ == '__main__' 是在Windows系统下使用multiprocessing模块的必要条件，在其他系统中也建议加上以确保代码的可移植性。
• 将数据data按照CPU核心数分成多个chunks，每个chunk由一个进程处理。
• 使用multiprocessing.Pool创建进程池，并通过map方法将子任务分配给进程池中的进程并行处理。
• 最后汇总每个子任务的结果得到最终结果。