如何在multiprocessing.dummy池中放置用于并发(异步)的字典，而不是列表

在multiprocessing.dummy池中放置用于并发(异步)的字典，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的模块：import multiprocessing.dummy as mp
2. 创建一个字典列表，其中每个字典代表一个任务：tasks = [ {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}, {'key3': 'value3', 'key4': 'value4'}, ... ]
3. 创建一个共享的字典对象，用于存储并发处理后的结果：results = mp.Manager().dict()
4. 定义一个处理任务的函数，接受一个字典作为参数，并将结果存储到共享字典中：def process_task(task): # 处理任务的逻辑 result = do_something(task) results[task] = result
5. 创建一个线程池，并将任务函数和任务列表传递给线程池进行并发处理：pool = mp.Pool() pool.map(process_task, tasks) pool.close() pool.join()
6. 最后，可以通过访问共享字典来获取并发处理后的结果：for task, result in results.items(): print(task, result)

这样，就可以在multiprocessing.dummy池中放置用于并发的字典，实现异步处理任务，并通过共享字典来获取结果。

关于multiprocessing.dummy和相关的并发处理，可以参考腾讯云的产品文档：

• Python multiprocessing.dummy