Définir le nombre maximal de threads parallèles

Le traitement séquentiel de grands lots de documents ou d'images peut prendre du temps, créant des goulots d'étranglement dans les applications à volume élevé. L'utilisation de threads parallèles permet à l'application de traiter plusieurs images simultanément, réduisant ainsi considérablement le temps d'exécution global. Dans cet exemple de code, nous allons montrer comment configurer IronBarcode pour utiliser le multithreading afin d'accélérer la lecture des codes-barres par lots.

Guide en 5 étapes pour l'utilisation de threads parallèles pour la lecture de codes-barres

  • en utilisant IronBarcode ;
  • en utilisant System.Threading.Tasks ;
  • Liste imagePaths = nouvelle liste () { "sample_a.png", "sample_b.png" };
  • BarcodeReaderOptions options = new BarcodeReaderOptions(){ Multithreaded = true, MaxParallelThreads = 4 };
  • BarcodeResults résultats = BarcodeReader.Read(imagePaths, options);

Explication du code

Tout d'abord, la bibliothèque IronBarcode et l'espace de noms threading sont importés, puis une List<string> Le fichier contenant les chemins d'accès aux fichiers images à traiter est défini. Dans l'exemple ci-dessus, les fichiers " sample_a.png " et " sample_b.png " sont préparés pour la numérisation.

Ensuite, un objet BarcodeReaderOptions est instancié pour configurer le comportement de numérisation. De plus, la propriété Multithreaded est définie sur true pour activer le traitement parallèle. La propriété MaxParallelThreads est également définie sur 4, indiquant au lecteur d'utiliser jusqu'à 4 threads simultanés tout en équilibrant les performances et l'utilisation des ressources système.

Enfin, Read est appelée, en lui passant à la fois la liste des chemins d'accès aux images et les options configurées pour récupérer les BarcodeResults .

Apprenez à configurer le nombre maximal de threads parallèles avec IronBarcode

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