Python多线程编程：如何高效处理大量字典参数？

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 timefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingmy_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)

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