你是说，比如

def calc(image):

  # cv2 and np here

  return data

st1 = time.time()

thrs = [threading.Thread(target=calc, args=(x,) for x in images]

[w.start() for w in thrs]

st2 = time.time()

这样子，会放GIL么？这和我们线上观察到现象不一致啊，线上观察，还是单核、近似串
行跑的；观察最终st2-st1效果，还不如不开线程暴力for串行的快。。。


【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 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。
: ...................
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