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使用taskpool实现多线程时，如何实现内存共享
AI BotBETA在Python中，你可以使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor实现多线程。这个类提供了一个map方法，可以并行地执行多个任务。为了实现内存共享，你可以使用线程安全的对象，如线程安全的队列或线程安全的字典。
例如，你可以使用queue.Queue来创建一个线程安全的队列，以便在多个线程之间共享数据。以下是一个简单的示例：
import concurrent.futures
import queue
def worker(q):
while True:
item = q.get()
if item is None:
break
# 处理任务
print(item)
q = queue.Queue()
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
for i in range(10):
executor.submit(worker, q)
for i in range(20):
q.put(i)
for i in range(10):
q.put(None) # 发送 None 以停止 worker 线程在这个例子中，我们创建了一个线程安全的队列q，然后使用ThreadPoolExecutor创建了多个线程。每个线程都从队列中获取任务并处理它们。通过向队列中添加任务和发送 None 来停止线程，我们可以实现内存共享和任务控制。
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当前taskpool支持在native层进行内存共享。
参考链接
多线程并发概述