python多进程和多线程究竟谁更快(详解)

python3.6

threading和multiprocessing

四核+三星250G-850-SSD

自从用多进程和多线程进行编程，一致没搞懂到底谁更快。网上很多都说python多进程更快，因为GIL(全局解释器锁)。但是我在写代码的时候，测试时间却是多线程更快，所以这到底是怎么回事？最近再做分词工作，原来的代码速度太慢，想提速，所以来探求一下有效方法(文末有代码和效果图)

这里先来一张程序的结果图，说明线程和进程谁更快

一些定义

并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生。并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一个程序的执行实例就是一个进程。

实现过程

而python里面的多线程显然得拿到GIL,执行code，最后释放GIL。所以由于GIL，多线程的时候拿不到，实际上，它是并发实现，即多个事件，在同一时间间隔内发生。

但进程有独立GIL，所以可以并行实现。因此，针对多核CPU，理论上采用多进程更能有效利用资源。

现实问题

在网上的教程里面，经常能见到python多线程的身影。比如网络爬虫的教程、端口扫描的教程。

这里拿端口扫描来说，大家可以用多进程实现下面的脚本，会发现python多进程更快。那么不就是和我们分析相悖了吗？

    import sys,threading
    from socket import *

    host = "127.0.0.1" if len(sys.argv)==1 else sys.argv[1]
    portList = [i for i in range(1,1000)]
    scanList = []
    lock = threading.Lock()
    print('Please waiting... From ',host)


    def scanPort(port):
      try:
        tcp = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
        tcp.connect((host,port))
      except:
        pass
      else:
        if lock.acquire():
          print('[+]port',port,'open')
          lock.release()
      finally:
        tcp.close()

    for p in portList:
      t = threading.Thread(target=scanPort,args=(p,))
      scanList.append(t)
    for i in range(len(portList)):
      scanList[i].start()
    for i in range(len(portList)):
      scanList[i].join()

谁更快

因为python锁的问题，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。所以，大胆猜测一下：

在CPU密集型任务下，多进程更快，或者说效果更好；而IO密集型，多线程能有效提高效率。

大家看一下下面的代码：

    import time
    import threading
    import multiprocessing

    max_process = 4
    max_thread = max_process

    def fun(n,n2):
      #cpu密集型
      for i in range(0,n):
        for j in range(0,(int)(n*n*n*n2)):
          t = i*j

    def thread_main(n2):
      thread_list = []
      for i in range(0,max_thread):
        t = threading.Thread(target=fun,args=(50,n2))
        thread_list.append(t)

      start = time.time()
      print(' [+] much thread start')
      for i in thread_list:
        i.start()
      for i in thread_list:
        i.join()
      print(' [-] much thread use ',time.time()-start,'s')

    def process_main(n2):
      p = multiprocessing.Pool(max_process)
      for i in range(0,max_process):
        p.apply_async(func = fun,args=(50,n2))
      start = time.time()
      print(' [+] much process start')
      p.close()#关闭进程池
      p.join()#等待所有子进程完毕
      print(' [-] much process use ',time.time()-start,'s')

    if __name__=='__main__':
      print("[++]When n=50,n2=0.1:")
      thread_main(0.1)
      process_main(0.1)
      print("[++]When n=50,n2=1:")
      thread_main(1)
      process_main(1)
      print("[++]When n=50,n2=10:")
      thread_main(10)
      process_main(10)

结果如下：

可以看出来，当对cpu使用率越来越高的时候（代码循环越多的时候），差距越来越大。验证我们猜想

CPU和IO密集型

1、CPU密集型代码(各种循环处理、计数等等)

2、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)

判断方法：

1、直接看CPU占用率, 硬盘IO读写速度

2、计算较多->CPU;时间等待较多(如网络爬虫)->IO

3、请自行百度

以上这篇python多进程和多线程究竟谁更快(详解)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。