url) t0 = time.time() get_html(100) # 请求100次 t1 = time.time() print('1个线程请求100次,耗时%0.3f秒钟'%(t1-t0)) for n_thread in (2,5,10,20,50)
多线程是在同一个进程内创建多个线程来实现并发的方式。 Python的多线程由于GIL的存在,无法实现真正的并行执行,适合于I/O密集型任务。 多线程适用于需要同时处理多个I/O操作、需要实现非阻塞操作的场景。 协程: 协程是一种轻量级的线程,可以在同一个线程内实现并发。 通过yield关键字实现协程的切换,可以避免线程切换...
CountDownLatch在有多个同步参与方的时候很好用,比如同样的场景,主线程中需要等待5个同步参与方,如果用join,一则代码不好看,二则在线程池中无法使用,这里就可以使用CountDownLatch来做同步,构建一个有5个参与方的CountDownLatch对象,在每个同步参与方完成自己的任务后,调用CountDownLatch对象的countDown方法,而在主线程...
2.2 IO密集型 指任务需要大量的进行IO操作,少量的使用CPU计算。 3 结论 可以放弃线程。 对于计算密集型,可以根据CPU的核心数开启相应的进程数量。 对于IO密集型,可以根据CPU的核心数开启相应的进程数量,然在每个进程内开启多个协程任务。
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本文将使用场景化为案例,将单线程,多线程,多进程,异步协程的速度进行对比 对比速度时, >表示 速度快于 >>表示速度远快于 =表示速度差不多 >>>表示速度远远快于 电脑硬软件配置: CPU 6600HS, 6核12线程 GPU 16G,打开电脑后,可用内存不到7G python版本 3.8.5 -...
在选择多进程、多线程和协程时,需要根据具体的应用需求和场景来做出合理的决策。对于CPU密集型任务,使用多进程可以充分利用多核CPU;对于IO密集型任务和高并发网络应用,使用多线程或协程可以提高并发性能;而协程在处理高并发网络应用和事件驱动编程时表现出色。在实际项目中,根据任务的性质和需求选择合适的并发编程技术,可...
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cpu密集为何使用多进程: 1.获取GIL2.执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。3.释放GIL 可见,某个线程想要执行,必须先拿到GIL,我们可以把GIL看作是“通行证”,并且在一个python进程中,GIL只有一个。拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。