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python 多線程與多進程效率測試

 更新時間:2021年10月26日 10:45:00   作者:Silent丿丶黑羽  
這篇文章主要介紹了python 多線程與多進程效率測試,在Python中,計算密集型任務(wù)適用于多進程,IO密集型任務(wù)適用于多線程、接下來看看文章得實例吧,需要的朋友可以參考一下喲

1、概述

在Python中,計算密集型任務(wù)適用于多進程,IO密集型任務(wù)適用于多線程

正常來講,多線程要比多進程效率更高,因為進程間的切換需要的資源和開銷更大,而線程相對更小,但是我們使用的Python大多數(shù)的解釋器是Cpython,眾所周知Cpython有個GIL鎖,導(dǎo)致執(zhí)行計算密集型任務(wù)時多線程實際只能是單線程,而且由于線程之間切換的開銷導(dǎo)致多線程往往比實際的單線程還要慢,所以在 python 中計算密集型任務(wù)通常使用多進程,因為各個進程有各自獨立的GIL,互不干擾。

而在IO密集型任務(wù)中,CPU時常處于等待狀態(tài),操作系統(tǒng)需要頻繁與外界環(huán)境進行交互,如讀寫文件,在網(wǎng)絡(luò)間通信等。在這期間GIL會被釋放,因而就可以使用真正的多線程。

上面都是理論,接下來實戰(zhàn)看看實際效果是否符合理論

2、代碼練習(xí)

"""多線程多進程模擬執(zhí)行效率"""


from multiprocessing import Pool
from threading import Thread
import time, math


def simulation_IO(a):
    """模擬IO操作"""
    time.sleep(3)


def simulation_compute(a):
    """模擬計算密集型任務(wù)"""
    for i in range(int(1e7)):
        math.sin(40) + math.cos(40)
    return


def normal_func(func):
    """普通方法執(zhí)行效率"""
    for i in range(6):
        func(i)
    return


def mp(func):
    """進程池中的map方法"""
    with Pool(processes=6) as p:
        res = p.map(func, list(range(6)))
    return


def asy(func):
    """進程池中的異步執(zhí)行"""
    with Pool(processes=6) as p:
        result = []
        for j in range(6):
            a = p.apply_async(func, args=(j, ))
            result.append(a)
        res = [j.get() for j in result]


def thread(func):
    """多線程方法"""
    threads = []
    for j in range(6):
        t = Thread(target=func, args=(j, ))
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()


def showtime(f, func, name):
    """
    計算并展示函數(shù)的運行時間
    :param f: 多進程和多線程的方法
    :param func: 多進程和多線程方法中需要傳入的函數(shù)
    :param name: 方法的名字
    :return:
    """
    start_time = time.time()
    f(func)
    print(f"{name} time: {time.time() - start_time:.4f}s")


def main(func):
    """
    運行程序的主函數(shù)
    :param func: 傳入需要計算時間的函數(shù)名
    """
    showtime(normal_func, func, "normal")
    print()
    print("------ 多進程 ------")
    showtime(mp, func, "map")
    showtime(asy, func, "async")
    print()
    print("----- 多線程 -----")
    showtime(thread, func, "thread")


if __name__ == "__main__":
    print("------------ 計算密集型 ------------")
    func = simulation_compute
    main(func)
    print()
    print()
    print()
    print("------------ IO 密集型 ------------")
    func = simulation_IO
    main(func)
 

3、運行結(jié)果

線性執(zhí)行 多進程(map) 多進程(async) 多線程
計算密集型 16.0284s 3.5236s 3.4367s 15.2142s
IO密集型 18.0201s 3.0945s 3.0809s 3.0041s

從表格中很明顯的可以看出:

  • 計算密集型任務(wù)的速度:多進程 >多線程> 單進程/線程
  • IO密集型任務(wù)速度: 多線程 > 多進程 > 單進程/線程。

所以,針對計算密集型任務(wù)使用多進程,針對IO密集型任務(wù)使用多線程

到此這篇關(guān)于python 多線程與多進程效率測試 的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 多線程內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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