cv2和numpy底层会release gil，不需要特别的去研究怎么多核。你直接开thread就行。

至于前面那个过滤聚合的。如果是用python的itertools里面的groupby，filter等等实现的，那qps上去妥妥的热点代码啊。在高负载场景下，python就不能用来做任何数据处理，只能用来做代码粘合。
你这个场景是非常典型的可以用cython/numba进行热点优化的例子。

【 在 CKevin 的大作中提到: 】
: 用numpy啊，numpy也被我当作python技术体系的一部分了，没特别提。。。
: 算法倒也不是特指各种矩阵运算，如果单纯只剩下numpy了，倒确实也不慢了哈哈
: 举两个例子
: ...................
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