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Python中单线程、多线程和多进程的效率对比实验

python的多进程性能要明显优于多线程,因为cpython的GIL对性能做了约束。 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 操作系统 CPU 内存 硬盘 Windows 10 双核 8GB 机械硬盘 (1)引入所需要的模块 import requests import time from threading import Thread from multiprocessing import Process (2)定义CPU密集的计算函数 def count(x, y): # 使程序完成150万计算 c = 0 while c < ...

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