线程、进程

python由于有全局解释锁（GIL）的原因，Python 的线程被限制到同一时刻只允许一个线程执行这样一个执行，所以妨碍了其真正的使用功效，但是对于IO型程序并没有多少影响，后续说解决办法

线程（对于IO密集型程序可以大幅提高程序运行速度，减少执行时间）

python3 目前推荐使用threading

import timestart = time.time()def look_thread(name):for i in range(5):time.sleep(0.5)print('主程序{}运行'.format(name))look_thread('1')
look_thread('2')
end = time.time()
print(end-start)

这个是无线程运行后输出的结果以及所花费的时间

主程序1运行
主程序1运行
主程序1运行
主程序1运行
主程序1运行
主程序2运行
主程序2运行
主程序2运行
主程序2运行
主程序2运行
5.005494832992554

接下来看看使用线程后的程序

import threading
import time
from threading import Threadstart = time.time()
def look_thread(name):for i in range(5):time.sleep(0.5)# print('主程序{}运行'.format(name))print("线程{}正在运行".format(name))t1 = Thread(target=look_thread,args=('1',)) #创建线程1
t2 = Thread(target=look_thread,args=('2',)) #创建线程2
#t1 = Thread(target=look_thread,args=('1',),daemon=True) #如果不喜欢使用join可以使用保护线程
#t2 = Thread(target=look_thread,args=('2',),daemon=True) #创建线程2
t1.start() #启动线程1
t2.start() #启动线程2
print(threading.active_count()) #现存线程数
t1.join() #将线程1加入到当前线程
t2.join() #将线程2加入到当前线程
print(threading.active_count()) #现存线程数
end = time.time()
print(end-start) #运行时间

结果如下

3
线程1正在运行
线程2正在运行
线程1正在运行
线程2正在运行
线程1正在运行
线程2正在运行
线程1正在运行
线程2正在运行
线程1正在运行
线程2正在运行
1
2.504371404647827

2个对比可以看出，明显不是按照持续执行，且线程数的变化和运行时间的减半

进程（建议在cpu密集型程序使用）

python3 使用multiprocessing，使用方法同threading

import time
from multiprocessing import Process
start = time.time()
def look_thread(name):for i in range(5):time.sleep(0.5)# print('主程序{}运行'.format(name))print("进程{}正在运行".format(name))
if __name__ == "__main__":t1 = Process(target=look_thread,args=('1',))t2 = Process(target=look_thread,args=('2',))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()end = time.time()print(end-start)

结果如下

进程1正在运行
进程2正在运行
进程2正在运行进程1正在运行进程1正在运行
进程2正在运行
进程1正在运行进程2正在运行进程2正在运行
进程1正在运行
2.7984180450439453

参考书籍：python3-cookbook

转载于:https://www.cnblogs.com/jay-col/p/11008836.html

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