通过简单的数学计算问题理解 python 多线程，如何在 python 中使其代码更快

Question

我正在尝试理解 python 中的多线程，但是我阅读的每个示例都非常简单且彼此相似，并且不符合我的目的。

我正在执行高级数学计算任务，所以我需要使用 python 多线程。我需要使用多线程而不是多处理来避免内存问题。

您将在下面找到一个我想执行多线程的简单数学问题（不是实际问题，但让我了解线程）。所以我需要在两个不同的线程上同时并行运行task#1（square）和task#2（inve）（等待两者的结果），然后使用两者的结果来获得最终结果回到主线程。

请在 python (Thread, ThreadPool, ThreadPoolExecutor) 中使用任何你喜欢的线程选项，与串行代码相比，真正节省时间和成本

如果有人有更好的想法让这段代码运行得更快，请分享一下

import scipy
import numpy


def square(A):
    # take the square root of a matix
    y = scipy.linalg.sqrtm(A)
    return y

def inve(A):
    # take the inverse of a matrix
    y = numpy.linalg.inv(A)

def main(A):
    # A is a matrix
    # a is the square root of a matrix
    # b is the inverse of a matix

    # Run the first task on one thread
    a = square(A)
    # Run the second task in-parallel in another thread
    b = inve(A)

    # and then run final result in main thread
    result = a * b

    return result

A=[[1,2],[3,4]]
result = main(A)

Answer 1

这是执行多线程的方法：

import threading
from scipy import linalg
import numpy

x=1
y=1
def square(A):
    global x
    # take the square root of a matix
    x = linalg.sqrtm(A)

def inve(A):
    global y
    y = numpy.linalg.inv(A)

def main(A):
    # creating thread 
    t1 = threading.Thread(target=square, args=(A,)) 
    t2 = threading.Thread(target=inve, args=(A,)) 

    # starting thread 1 
    t1.start() 
    # starting thread 2 
    t2.start() 

    # wait until thread 1 is completely executed 
    t1.join() 
    # wait until thread 2 is completely executed 
    t2.join() 


if __name__ == "__main__":
    A = [[1,2],[3,4]]
    main(A)
    result = x*y
    print(result)