python进阶(15)多线程与多进程效率测试「建议收藏」

python进阶(15)多线程与多进程效率测试「建议收藏」前言在Python中,计算密集型任务适用于多进程,IO密集型任务适用于多线程正常来讲,多线程要比多进程效率更高,因为进程间的切换需要的资源和开销更大,而线程相对更小,但是我们使用的Python大多

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

前言

在Python中,计算密集型任务适用于多进程,IO密集型任务适用于多线程
 
正常来讲,多线程要比多进程效率更高,因为进程间的切换需要的资源和开销更大,而线程相对更小,但是我们使用的Python大多数的解释器是Cpython,众所周知Cpython有个GIL锁,导致执行计算密集型任务时多线程实际只能是单线程,而且由于线程之间切换的开销导致多线程往往比实际的单线程还要慢,所以在 python 中计算密集型任务通常使用多进程,因为各个进程有各自独立的GIL,互不干扰。
 
而在IO密集型任务中,CPU时常处于等待状态,操作系统需要频繁与外界环境进行交互,如读写文件,在网络间通信等。在这期间GIL会被释放,因而就可以使用真正的多线程。
 
上面都是理论,接下来实战看看实际效果是否符合理论
 

练习

"""多线程多进程模拟执行效率"""


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


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


def simulation_compute(a):
    """模拟计算密集型任务"""
    for i in range(int(1e7)):
        math.sin(40) + math.cos(40)
    return


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


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


def asy(func):
    """进程池中的异步执行"""
    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):
    """多线程方法"""
    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):
    """
    计算并展示函数的运行时间
    :param f: 多进程和多线程的方法
    :param func: 多进程和多线程方法中需要传入的函数
    :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):
    """
    运行程序的主函数
    :param func: 传入需要计算时间的函数名
    """
    showtime(normal_func, func, "normal")
    print()
    print("------ 多进程 ------")
    showtime(mp, func, "map")
    showtime(asy, func, "async")
    print()
    print("----- 多线程 -----")
    showtime(thread, func, "thread")


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

 

结果

python进阶(15)多线程与多进程效率测试「建议收藏」

线性执行 多进程(map) 多进程(async) 多线程
计算密集型 16.0284s 3.5236s 3.4367s 15.2142s
IO密集型 18.0201s 3.0945s 3.0809s 3.0041s
 

结论

从表格中很明显的可以看出:

  • 计算密集型任务的速度:多进程 >多线程> 单进程/线程
  • IO密集型任务速度: 多线程 > 多进程 > 单进程/线程。

所以,针对计算密集型任务使用多进程,针对IO密集型任务使用多线程

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/166190.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)
blank

相关推荐

  • java中遍历数组的方法_java遍历object数组

    java中遍历数组的方法_java遍历object数组参考labmbda表达式引言记录一下Java遍历数组的几种常见方法下面以遍历整数数组为例Integer[]arr={1,3,4,5,6};//这里不能使用int[],会报错//!!!注意:使用Arrays.asList转换为集合时,不能用其进行修改集合的相关方法(add/remove)List<Integer>list=Arrays.asList(arr);1、利用for遍历//1、利用for遍历System.out.prin

  • FlashFTP激活码

    FlashFTP激活码
    FLASHFXPwQAOlhkgwQAAAAC6W5MNJwTnsl73nIraAU149tnCQS
    0hmZU3GGBQG1FtoSp5x0mUgA7bFW0qr0fKk2KCA+v2CCrFbF+q
    bmLvEjV+4JCAX+H/TBpG7pdEJ8IEW09ST8t60Poou/CTNhxGoz
    1Ww0kiyHynU4fOmVK9gQZ5eeMxKzssnhKdor2ibc3OTo+WvErl
    omRpMfd15+/2EA/SbxzdwK

  • js禁止前进后退

    js禁止前进后退在ie6,7,8下有效。

  • html5爱心代码_html爱心花瓣代码

    html5爱心代码_html爱心花瓣代码今天小颖给大家分享一个用CSS画的爱心,底下有代码和制作过程,希望对大家有所帮助。第一步:先画一个正方形。如图:css画桃心.heart-body{width:500px;margin:100pxauto;position:relative;}.heart-shape{position:relative;width:100px;height:100px;background-co…

    2022年10月11日
  • idea配置svn地址

    idea配置svn地址idea会报如下错误:说明要有svn客户端面命令,可是一般个人开发本地不需要安装svn,所以,进行如下操作:file->settings将红圈处的对勾取消

  • 非常详细的Fiddler工具使用说明(包含APP抓包)

    非常详细的Fiddler工具使用说明(包含APP抓包)阅读目录1.Fiddler抓包简介    1).字段说明    2).Statistics请求的性能数据分析    3).Inspectors查看数据内容    4).AutoResponder允许拦截制定规则的请求    5).Filters请求过滤规则    6).Timeline请求响应时间2.Fiddler设置解密HTTPS的网络数据3.Fiddler抓取…

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号