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这是一个创建于 1060 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
伪代码如下，我发现整个函数的执行时间倒不是很长，但是关闭连接池，竟然要消耗 1 秒，看起来不多，几千条数据累加起来也挺不得了的，那么有什么办法优化这一部分的代码，让它的关闭耗时没那么高？
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
def my_function(page):
print(page)
pages_offset = [0, 100, 200, 300]
pool = ThreadPool(5)
pool.map(my_function, pages_offset)
pool.close()
pool.join()
第 1 条附言 · 2021-12-28 02:22:20 +08:00
问题已经找到，是关闭打开连接池太频繁，虽然我的设计是一个连接池周期处理 7 ～ 8 个任务，但是这些任务处理的都非常快，所以连接池的开关瓶颈就出现了
6 条回复 • 2021-12-29 10:41:24 +08:00
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hahaba 2021-12-27 18:39:27 +08:00
建议把业务逻辑说出来，最优解不一定要用上诉伪代码实现
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LeeReamond 2021-12-27 19:43:46 +08:00
为什么从多进程库引入的会叫“线程池”，这是进程池啊
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shyling 2021-12-27 19:53:43 +08:00
几千条数据要关系几千次 [连接池] ？
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shyling 2021-12-27 19:53:51 +08:00
关系->关闭
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Phishion OP @shyling 我也找到原因了，我关闭连接池太频繁了，现在已经解决了，我之前都是多线程跑网络数据瓶颈不在这上面，现在性能终于上来了，谢谢
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ruanimal 2021-12-29 10:41:24 +08:00
@LeeReamond multiprocessing.dummy 没用过？
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