在Python中,由于全局解释器锁(GIL)的存在,多线程对于CPU密集型任务(如大量计算)的加速效果有限,但对于IO密集型任务(如网络请求、文件读写)则效果显著。 多进程:多进程通过创建多个进程来并行执行任务,每个进程拥有独立的内存空间和系统资源。Python中的多进程不受GIL限制,因此可以充分利用多核CPU的计算能力,适合CPU密...
p.start()# p.join() # 阻塞主线程(或主进程),直到被调用的线程(或进程)完成执行。# 创建并启动一个线程t = threading.Thread(target=thread_worker) t.start()# t.join() # 阻塞主线程(或主进程),直到被调用的线程(或进程)完成执行。foriinrange(200):print(f"主进程{i}") 线程池和进程池 py ...
可以看到这里的代码和7.2.1节多线程用法如出一辙,主要是第1行代码把import threading换成了import multiprocessing引入多进程库,第18和第19行代码把多线程里的threading.Thread()函数换成了multiprocessing.Process()函数而已,如果需要传入参数也可以通过args参数传入。 这里的test1和test2()函数笔者特地创建的是CPU计算密...
我们发现程序没有等待test1()和test2()函数结束,便打印“所有任务结束,总耗时为:0.000938……”,这是怎么回事呢,这是因为如下图所示,在程序启动的时候,会默认启动一个主线程,可以将它理解为一个t0线程,相对主线程而言,这些其他定义的线程叫作子线程 主线程默认不会等待子线程执行完毕,因此当下面的代码前2行子线程...
我们使用多线程/多进程的话,就可以实现对多个url同时进行操作。这样就能大大缩减了爬虫运行时间。 实现多线程/多进程 多线程 python提供了两组多线程接口,一是thread模块_thread,提供低等级接口;二是threading模块,在thread模块基础上进行封装,提供更容易使用的基于对象的接口,可以继承Thread对象来实现多线程。
观前提示:因为python自身编辑器的原因,python多线程有时候甚至会降低效率,所以我们一般使用多进程而不是多线程,即用multiprocessing替代Thread multiprocessing库来弥补thread库因为GIL而低效的缺陷。本篇学习主要是为了探究线程进程的运行知识。 目录 名词介绍 串行、并发与并行: ...
本文的目的是解释为什么在Python中需要多线程和多处理,何时使用多线程和多进程,以及它们能怎样提高我们程序的性能。 假设我们的量化模型需要从多个网站爬取一些数据,我们将要对比用单线程和多线程的方法有何性能上的差别。 1,单线程,单进程 在单线程、单进程中,我们将用for循环读取一个url列表。 如您所见,我们只是...
Python多线程和多进程爬虫 1.多线程爬虫 使用threading的Thread 和queue进行爬虫 a.第一个实例(非爬虫) from threading import Thread import time def coding(): for x in range(5): print('%s正在写代码' % x) time.sleep(1) def drawing(): ...
多线程爬虫 建立爬虫是为了提高效率,而建立多线程正是提高效率的方法之一,单线程爬虫只有一个线程,在每次访问网页时,不能够充分利用网络带宽,从而造成资源的浪费。 Python在设计的时候,有一个全局解释器(Global Interpreter Lock),导致Python的多线程都是伪线程,其本质还是一个单线程,只是这个线程每个事情只做几毫秒几...
每个进程至少要做一件事,所以,一个进程至少有一个线程。 二、多进程 实现多进程的四种方式 os.fork() python 的 os 模块封装了常见的系统调用,其中,多进程的调用就是 fork() 函数。具体示例代码如下: #!/usr/bin/env python2 # -*- coding=utf-8 -*- """ fork() 1.只有在Unix系统中有效,Windows系...