'https://cn.bing.com'] def get_html(n): for i in range(n): url = urls[i%2] resp = requests.get(url) #print(resp.ok, 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...
相关库 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor concurrent.futures.ProcessPoolExecutor threading multiprocessing 参考 Multiprocessing vs. Threading in Python: What Every Data Scientist Needs to Know The Why, When, and How of Using Python Multi-threading and Multi-Processing ...
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...
线程(Thread):线程是进程内部的执行路径,用于执行程序的一部分。Python 提供了 threading 模块来创建和管理线程。 进程(Process):进程是程序的执行实例,具有独立的资源和控制流程。可以使用 multiprocessing 模块在 Python 中创建和管理进程。 多线程(Multithreading):多线程是在单个进程内创建多个线程来同时执行任务的方式...
多线程(multi-thread) 源代码 多进程( multi-process) import multiprocessing def thread_func(): print "thread in" while True: pass if __name__ == "__main__": t1 = multiprocessing.Process(target = thread_func) t1.start() t2 = multiprocessing.Process(target = thread_func) ...
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: ...
答案是python的标准库multiprocessing,可以在单进程下使用多进程和多线程来帮忙处理任务。multiprocessing,名字即是多进程的意思,本篇主要讲一下进程池和线程池的用法。 多线程示例:从一批url中获取数据,常见于爬虫,接口分批获取等 import requests from multiprocessing import Pool # 进程池 from multiprocessing.dummy ...
python并发编程有三种方式:多线程Thread、多进程Process、多协程Coroutine。 多线程Process(multiprocessing) 优点: 相比进程,更轻量级,占用资源少 缺点: 相比进程:多线程只能并发执行,不能利用多CPU(GIL) 相比协程:启动书面有限制,占用内存资源,有线程切换开销 ...
multi-thread vs multi-process 这是我看到一个比较好的答案:Multiprocessing vs Threading Python Here are some pros/cons I came up with. Multiprocessing Pros: Separate memory space Code is usually straightforward Takes advantage of multiple CPUs & cores ...
threading 模块中提供了一个 Lock 功能。从Python3.X开始,标准库为提供了concurrent.futures模块,其中的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象,对编写线程池提供了直接支持。 线程在python 被诟病的是,由于GIL的机制致使多线程不能利用机器多核的特性。其实,GIL并不...