3、多进程+多线程:这里就厉害了,一般来说也有很多人用这个方法,多进程下,每个进程都能占一个cpu,而多线程从一定程度上绕过了阻塞的等待,所以比单进程下的多线程又更好使了,例如我们开10个进程,每个进程里开20W个线程,执行的速度理论上是比单进程开200W个线程快10倍以上的(为什么是10倍以上而不是10倍,主要是...
如果是CPU密集型计算,使用多进程multiprocessing 如果是IO密集型计算,则考虑多线程或者多线程。 如果任务量大,有现成协程库支持,协程实现的复杂度可接受则首选协程,否则选线程。 本文由mdnice多平台发布
在多核CPU环境下,多进程能够更好地利用硬件资源,因为每个进程可以在不同的核上独立执行任务,从而实现真正的并行计算。而多线程在多核CPU环境下的效果则受到了全局解释器锁(GIL)的限制,即同一时间只有一个线程执行Python字节码,这导致多线程在CPU密集型任务中效果并不明显。 然而,在IO密集型任务中,多线程具有明显的...
因此,针对多核CPU,理论上采用多进程更能有效利用资源。 现实问题 在网上的教程里面,经常能见到python多线程的身影。比如网络爬虫的教程、端口扫描的教程。 这里拿端口扫描来说,大家可以用多进程实现下面的脚本,会发现python多进程更快。那么不就是和我们分析相悖了吗? import sys,threading from socket import * host...
1)单线程: 2)多线程: 3)多进程: 查看cpu使用效率: 开始观察分别执行时候cpu的使用效率: 1)单线程执行的时候: 2)多线程执行的时候: 3)多进程执行的时候: 总结: 1)单进程单线程时,对于双核CPU的利用率只能利用一个核,没有充分利用两个核。 2)单进程多线程时,对于双核CPU的来说,虽然两个核都用到的,不...
而在python3.x中，GIL不使用ticks计数，改为使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL），这样对CPU密集型程序更加友好，但依然没有解决GIL导致的同一时间只能执行一个线程的问题，所以效率依然不尽如人意。请注意：多核多线程比单核多线程更差，原因是单核下的多线程，每次释放GIL，唤醒的那个...
多进程:多进程是在不同进程中执行的多个子进程,每个子进程有独立的内存空间。它适合CPU密集型任务,如数据处理和计算密集型计算。Python的multiprocessing模块提供了多进程编程的工具。 多线程示例 以下是一个简单的多线程示例,展示如何使用多线程同时下载多个URL: ...
资料显示,如果多线程的进程是CPU密集型的,那多线程并不能有多少效率上的提升,相反还可能会因为线程的频繁切换,导致效率下降,推荐使用多进程;如果是IO密集型,多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程,提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率 ...
进程有很多优点,它提供了多道编程,让我们感觉我们每个人都拥有自己的CPU和其他资源,可以提高计算机的利用率。很多人就不理解了,既然进程这么优秀,为什么还要线程呢?其实,仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的,主要体现在两点上: 进程只能在一个时间干一件事,如果想同时干两件事或多件事,进程就无能为力了。