在Python中，线程（Thread）和异步编程（Asyncio）都是处理并发执行任务的方式，它们各有优缺点，适用于不...
在Python中，`threading`模块提供的线程（thread）和`asyncio`模块提供的异步编程（asyncio）并不是直接可...
针对IO密集型任务，异步编程（Asyncio）通常展现出更好的性能优势。这归功于异步编程在等待IO操作完成期间，可以切换至其他任务并实现并发执行。因此，如果任务主要为IO密集型，选择Asyncio可能更为合适。然而，针对CPU密集型任务，多线程（Threading）可能表现更佳。多线程能够充分利用多核CPU资源。然而，值得...
多线程 Thread 多进程 Process 多协程 Coroutine CPU密集型计算、IO密集型计算 CPU密集型( CPU-bound): CPU密集型也叫计算密集型,是指I/O在很短的时间就可以完成,CPU需要大量的计算和处理,特点是CPU占用率相当高 例如:压缩解压缩、加密解密、正则表达式搜索 IO密集型( I/0 bound ): IO密集型指的是系统运作...
3. 进程 vs 线程:性能对比 为了更直观地看到区别,我们可以简单测试多线程和多进程在不同场景下的执行时间: importtimeimportthreadingimportmultiprocessing defcpu_task(n):count=0for_inrange(n):count+=1# 设置循环次数N=10**7# 多线程测试 start=time.time()threads=[threading.Thread(target=cpu_task,args...
python3.4之后引入了基于生成器对象的协程概念。也就是asyncio模块。除了asyncio模块，python在高并发这一...
asyncio.ensure_future(func2()) ] loop=asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))#输出1 3 2 4 总耗时2秒 同步VS 协程 协程的意义在于充分利用I/O操作中的等待时间,下面我们来体验一下协程。 同步方式 importrequestsdefdownload_image(url):print("开始下载", url) ...
Thread(target=gamma_adjust_py, args=(im[rows//2:], 3, 'river_3_2.jpg')) th_2.setDaemon(True) th_2.start() th_1.join() th_2.join() t1 = time.time() print('启用两个线程逐像素处理,耗时%0.3f秒钟'%(t1-t0)) 运行结果如下:...
多线程Thread 多进程Process 多协程Coroutine 1.什么是CPU密集型计算、IO密集型计算? CPU密集型(CPU bound):CPU Bound的意思是任务收到CPU的限制,CPU达到顶峰。CPU密集型也叫做计算密集型,是指 I/O可以在很短的时间就可以完成,CPU需要大量的计算和处理,特点是CPU占用率相当高。例如:压缩、解压缩、加密解密、正则...
import asyncio # 创建一个异步函数 async def task_func(): await asyncio.sleep(1) resp = requests.get('http://192.168.2.177:5002/') print('2222222',time.time(),resp.text) async def main(loop): loop=asyncio.get_event_loop() # 获取全局轮训器 ...