您的位置是:网站首页>Python编程Python编程

多线程比单线程快,是真的吗?

少儿编程网2021-01-11 13:35:37Python编程 人已围观 来源:少儿编程 -用户投稿

简介pyrhon视频教程栏目介绍多线程是否真的比单线程快。事实上,Python多线程另一个很重要的话题叫,GIL(GlobalInterpreterLock,即全局解释器锁)。多线程不一定比单线程快在Python中,可以通过多进程、多线程和多协程来实现多任务。难道多线程就一定比单线程快?下面我用一段代码

www.pxcodes.com

pyrhon视频教程栏目介绍多线程是否真的比单线程快。

4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

事实上,python 多线程另一个很重要的话题叫,GILGlobal Interpreter Lock,即全局解释器锁)。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

多线程不一定比单线程快

在Python中,可以通过多进程、多线程和多协程来实现多任务。难道多线程就一定比单线程快?4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

下面我用一段代码证明我自己得观点。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

'''
@Author: Runsen
@微信公众号: Python之王
@博客: https://blog.csdn.net/weixin_44510615
@Date: 2020/6/4
'''import threading, timedef my_counter():
    i = 0
    for _ in range(100000000):
        i = i+1
    return Truedef main1():
    start_time = time.time()    for tid in range(2):
        t = threading.Thread(target=my_counter)
        t.start()
        t.join()  # 第一次循环的时候join方法引起主线程阻塞,但第二个线程并没有启动,所以两个线程是顺序执行的

    print("单线程顺序执行total_time: {}".format(time.time() - start_time))def main2():
    thread_ary = {}
    start_time = time.time()    for tid in range(2):
        t = threading.Thread(target=my_counter)
        t.start()
        thread_ary[tid] = t    for i in range(2):
        thread_ary[i].join()  # 两个线程均已启动,所以两个线程是并发的

    print("多线程执行total_time: {}".format(time.time() - start_time))if __name__ == "__main__":
    main1()
    main2()复制代码

运行结果4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

单线程顺序执行total_time: 17.754502773284912多线程执行total_time: 20.01178550720215复制代码

我怕你说我乱得出来得结果,我还是截个图看清楚点4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

这时,我怀疑:我的机器出问题了吗?其实不是这样,本质上来说Python 的线程失效了,没有起到并行计算的作用。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

Python 的线程,的确封装了底层的操作系统线程,在 Linux 系统里是 Pthread(全称为 POSIX Thread),而在 Windows 系统里是 Windows Thread。另外,Python 的线程,也完全受操作系统管理,比如协调何时执行、管理内存资源、管理中断等等。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

GIL不是Python的特性

GIL 的概念用简单的一句话来解释,就是任一时刻,无论线程多少,单一 CPython 解释器只能执行一条字节码。这个定义需要注意的点:4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执行环境来执行。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

其他 Python 解释器不一定有 GIL。例如 Jython (JVM) 和 IronPython (CLR) 没有 GIL,而 CPython,PyPy 有 GIL;4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python,也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点:GIL并不是Python的特性,Python完全可以不依赖于GIL4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

GIL本质就是一把互斥锁

GIL本质就是一把互斥锁,既然是互斥锁,所有互斥锁的本质都一样,都是将并发运行变成串行,以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改,进而保证数据安全。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

可以肯定的一点是:保护不同的数据的安全,就应该加不同的锁。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

GIL 的工作原理:比如下面这张图,就是一个 GIL 在 Python 程序的工作示例。其中,Thread 1、2、3 轮流执行,每一个线程在开始执行时,都会锁住 GIL,以阻止别的线程执行;同样的,每一个线程执行完一段后,会释放 GIL,以允许别的线程开始利用资源。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

计算密集型

计算密集型任务的特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

我们先来看一个简单的计算密集型示例: 4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

'''
@Author: Runsen
@微信公众号: Python之王
@博客: https://blog.csdn.net/weixin_44510615
@Date: 2020/6/4
'''import time
COUNT = 50_000_000def count_down():
   global COUNT   while COUNT > 0:
       COUNT -= 1s = time.perf_counter()
count_down()
c = time.perf_counter() - s
print('time taken in seconds - >:', c)

time taken in seconds - >: 9.2957003复制代码

这个是单线程, 时间是9s, 下面我们用两个线程看看结果又如何:4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

'''
@Author: Runsen
@微信公众号: Python之王
@博客: https://blog.csdn.net/weixin_44510615
@Date: 2020/6/4
'''import timefrom threading import Thread

COUNT = 50_000_000def count_down():
   global COUNT   while COUNT > 0:
       COUNT -= 1s = time.perf_counter()
t1 = Thread(target=count_down)
t2 = Thread(target=count_down)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
c = time.perf_counter() - s
print('time taken in seconds - >:', c)

time taken in seconds - >: 17.110625复制代码

我们程序主要的操作就是在计算, CPU没有等待, 而改为多线程后, 增加了线程后, 在线程之间频繁的切换,增大了时间开销, 时间当然会增加了。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

还有一种类型是IO密集型,涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务,这类任务的特点是CPU消耗很少,任务的大部分时间都在等待IO操作完成(因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度)。对于IO密集型任务,任务越多,CPU效率越高,但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务,比如Web应用。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

总结:对于io密集型工作(Python爬虫),多线程可以大幅提高代码效率。对CPU计算密集型(Python数据分析,机器学习,深度学习),多线程的效率可能比单线程还略低。所以,数据领域没有多线程提高效率之说,只有将CPU提升到GPU,TPU来提升计算能力。4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

相关免费学习推荐:python视频教程4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

以上就是多线程比单线程快,是真的吗?的详细内容,更多请关注少儿编程网其它相关文章!4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

来源:php中文网4Px少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费儿童编程学习平台

www.pxcodes.com

相关文章:

支持一下 ( )

多线程比单线程快,是真的吗?

      匿名评论
    • 评论
    人参与,条评论
    多线程比单线程快,是真的吗?

微信公众号

免费视频教程

先知道