Python串行运算、并行运算、多线程、多进程对比实验

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Python串行运算、并行运算、多线程、多进程对比实验

转自:http://www.redicecn.com/html/Python/20111223/355.html Python发挥不了多核处理器的性能(据说是受限于GIL,被锁住只能用一个CPU核心,关于这个,这里有篇文章),但是可以通过Python的multiprocessing(多进程)模块或者并行运算模块(例如,pprocess)来使用到多核. 测试代码如下,程序先后分别测试了串行运算.并行运算以及多线程和多进程执行同一个函数所花费的时间. #! /usr/local/bin/python…

python学习之多线程多进程

python基础进程&线程进程是一组资源的集合,运行一个系统就是打开了一个进程,如果同时打开了两个记事本就是开启了两个进程,进程是一个笼统的概念,进程中由线程干活工作,由进程统一管理一个进程至少有一个线程,如果没有,进程也就没有了,线程分为主线程,子线程,而主线程负责调度,支配子线程运行,在代码运行时,主线程分配子线程去干活,而主线程分配之后继续执行后面代码,这时需要我们join一个,主线程等待子线程全部运行完之后,再运行后面代码单线程系统默认就起好一个进程,也就是起了一个进程,一个线…

011_Python中单线程、多线程和多进程的效率对比实验

Python是运行在解释器中的语言,查找资料知道,python中有一个全局锁(GIL),在使用多进程(Thread)的情况下,不能发挥多核的优势.而使用多进程(Multiprocess),则可以发挥多核的优势真正地提高效率. 对比实验资料显示,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操作…

python之路-----多线程与多进程

一.进程和线程的概念 1.进程(最小的资源单位): 进程:就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序.数据集.进程控制块三部分组成. 程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成: 数据集;则是程序在执行过程中所需要使用的资源: 进程控制块:用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志. 进程比线程更早出现,计算机早期处理代码时,使用的是串行的方法,假设计算机在运行A,B,C三个软件,需要A运行完了…

Python有了asyncio和aiohttp在爬虫这类型IO任务中多线程/多进程还有存在的必要吗？

最近正在学习Python中的异步编程,看了一些博客后做了一些小测验:对比asyncio+aiohttp的爬虫和asyncio+aiohttp+concurrent.futures(线程池/进程池)在效率中的差异,注释:在爬虫中我几乎没有使用任何计算性任务,为了探测异步的性能,全部都只是做了网络IO请求,就是说aiohttp把网页get完就程序就done了. 结果发现前者的效率比后者还要高.我询问了另外一位博主,(提供代码的博主没回我信息),他说使用concurrent.futures的话因为我全…

第十章：Python高级编程-多线程、多进程和线程池编程

第十章:Python高级编程-多线程.多进程和线程池编程 Python3高级核心技术97讲笔记目录第十章:Python高级编程-多线程.多进程和线程池编程 10.1 Python中的GIL 10.2 多线程编程-threading 10.3 线程间通信-共享变量和Queue 10.4 线程同步-Lock.Rlock 10.5 线程同步-condition使用以及源码分析 10.6 线程同步-Semaphore使用及源码分析 10.7 ThreadPoolExecutor线程池 10.8 多…

Python系列之多线程、多进程

线程是操作系统直接支持的执行单元,因此,高级语言通常都内置多线程的支持,Python也不例外,并且,Python的线程是真正的Posix Thread,而不是模拟出来的线程. Python的标准库提供了两个模块:_thread和threading,_thread是低级模块,threading是高级模块,对_thread进行了封装.绝大多数情况下,我们只需要使用threading这个高级模块. import threading import time def f1(num): time.sleep…