標籤:python 程式 多線程 影響
在python平行處理任務時要使用多線程還是多進程? 說到這個話題,必須要提的GIL( Global Interpreter Lock)全域解釋鎖,當Cpython每次執行位元組碼時都要先申請這個鎖。那麼問題就來了,如果使用多線程是比也會受到影響。
多線程和多進程程式比較,哪個效能更高?還是拿一個執行個體運行來看看吧~
#寫一個簡單的例子,計算100W個隨機數的和8次,同時將分散到8個線程進行運算。#thread.py#!/usr/bin/env pythonimport randomimport threadingresults = []def compute(): results.append( sum([random.randint(1,100) for i in range(1000000)]))def main(): workers = [threading.Thread(target(compute) for x in range(8))] for worker in workers: worker.start() for woker in workers: worker.join() print("Result: %s" % results) if __name__ == "__main__": main() #相同的功能,使用多進程來實現#worker.py#!/usr/bin/env pythonimport multiprocessingimport randomdef compute(n): return sum( [random.randint(1,100) for i in range(1000000)]) def main(): pool = multiprocessing.Pool(8) print("Results: %s" % pool.map(compute, range(8))) if __name__ == "__main__": main()
兩個程式碼片段已經寫完了,接下來我找了三種配置的機器來運行這兩段代碼:
配置1
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1Core |
2GB記憶體
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配置2 |
4Core |
8GB記憶體 |
配置3 |
48Core |
64GB記憶體 |
實驗1:
兩端代碼同時在1Core 2GB機器上運行,查看運行結果:
650) this.width=650;" src="http://s3.51cto.com/wyfs02/M02/6F/8B/wKioL1Wfmc6RZe2aAAJODN1oYpM336.jpg" title="1.png" alt="wKioL1Wfmc6RZe2aAAJODN1oYpM336.jpg" />
從運行結果來看,多線程的程式比多進程的程式效率要高,使用cpu都是99%(由於機器只有一個Core,多進程沒有體現它的價值)。
實驗2:
兩段代碼同時在4Core 8GB記憶體機器上運行,查看運行結果:
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從運行結果來看,多進程程式效率比多線程程式效率要高1倍還要多。cpu使用上多線程卡在了141%,多進程跑到了379%,這裡體現出多進程的優勢。
實驗3:
兩段代碼同時在48core 64GB記憶體機器上跑,查看運行結果:
650) this.width=650;" src="http://s3.51cto.com/wyfs02/M02/6F/8F/wKiom1Wfm0XgGPqPAAIzZQw09_A258.jpg" title="3.png" alt="wKiom1Wfm0XgGPqPAAIzZQw09_A258.jpg" />
從運行結果來看,多進程程式cpu可以跑到715%(程式設定了開啟8個worker進程,所以不會超過800%),而多線程卡在了124%。
通過以上測試結果,已經可以得出。python下多進程程式要比多線程程式要高效。並且會隨著Core數不斷的增加,效能也會得到提升。
所以考慮在一定的時間內平行處理一些工作時,最好依靠多進程建立多個作業,以便在多個cpu之間分散負載。
本文出自 “David” 部落格,請務必保留此出處http://davidbj.blog.51cto.com/4159484/1673031
python平行處理任務時 該用多進程?還是該用多線程?