scipy.misc.imread safe/efficient 到 运行 来自多个线程吗？
Is scipy.misc.imread safe/efficient to run from multiple threads?
我已经使用 python 队列设置了一个 producer/consumer 模型。在一位制作人中，我正在使用 scipy.misc.imread 读取图像。
在一个线程中读取图像不够快，读取每张图像大约需要 0.2 秒。从 SSD 读取大约 20MB/秒。
我尝试使用 python 的 threading 模块添加另一个相同的线程。然而，scipy.misc.imread 花费的时间增加了大约两倍，导致 2 个线程读取图像的速度大约与 1 个线程一样快。
我确定我的 SSD 可以处理 40MB/秒的吞吐量，即使是随机读取。 dd 写入测试显示写入速度为 800MB+/秒。
我想知道 scipy.misc.imread 是否作为线程间的临界区运行？我希望 multiprocessing 避免这个问题吗？
scipy.misc.imread 对多线程是安全的，但每次调用都会锁定全局解释器，因此性能不会受益于多线程。
它在多处理中运行良好，没有意外问题。
我已经使用 python 队列设置了一个 producer/consumer 模型。在一位制作人中，我正在使用 scipy.misc.imread 读取图像。
在一个线程中读取图像不够快，读取每张图像大约需要 0.2 秒。从 SSD 读取大约 20MB/秒。
我尝试使用 python 的 threading 模块添加另一个相同的线程。然而，scipy.misc.imread 花费的时间增加了大约两倍，导致 2 个线程读取图像的速度大约与 1 个线程一样快。
我确定我的 SSD 可以处理 40MB/秒的吞吐量，即使是随机读取。 dd 写入测试显示写入速度为 800MB+/秒。
我想知道 scipy.misc.imread 是否作为线程间的临界区运行？我希望 multiprocessing 避免这个问题吗？
scipy.misc.imread 对多线程是安全的，但每次调用都会锁定全局解释器，因此性能不会受益于多线程。
它在多处理中运行良好，没有意外问题。