Python的多線程VS多重VS順序執行

第一順序執行ALONE（看註釋代碼和註釋：

import time 
from threading import Thread 
from multiprocessing import Process 

def fun1(): 

for _ in xrange(10000000): 
     print 'in fun1' 
     pass 

def fun2(): 

for _ in xrange(10000000): 
     print 'in fun2' 
     pass 

def fun3(): 

for _ in xrange(10000000): 
     print 'in fun3' 
     pass 

def fun4(): 

for _ in xrange(10000000): 
     print 'in fun4' 
     pass 

if __name__ == '__main__': 

    #t1 = Thread(target=fun1, args=()) 
    t1 = Process(target=fun1, args=()) 
    #t2 = Thread(target=fun2, args=()) 
    t2 = Process(target=fun2, args=()) 
    #t3 = Thread(target=fun3, args=()) 
    t3 = Process(target=fun3, args=()) 
    #t4 = Thread(target=fun4, args=()) 
    t4 = Process(target=fun4, args=()) 
    t1.start() 
    t2.start() 
    t3.start() 
    t4.start() 
    start = time.clock() 
    t1.join() 
    t2.join() 
    t3.join() 
    t4.join() 
    end = time.clock() 
    print("Time Taken = ",end-start) 

    ''' 
    start = time.clock() 
    fun1() 
    fun2() 
    fun3() 
    fun4() 
    end = time.clock() 
    print("Time Taken = ",end-start) 
    '''

我用三種方式運行上面的程序上面的代碼）

第二個多線程執行ALONE
第三個多處理執行ALONE

爲END_TIME啓動時間的觀察結果如下：

總體運行時間

（ '拍攝時間='，342.5981313667716）---由線程執行運行時間
（'拍攝時間='，232.94691744899296）---運行時間順序執行
（ '拍攝時間='，307.91093406618216）由多重執行---運行時間

問：

我看到的順序執行需要最少的時間和多線程具有最高的時間。爲什麼？我無法理解，也感到驚訝的結果。請澄清。

由於這是一項CPU密集型任務，並且獲得了GIL，我的理解是多處理時間最短，而線程執行時間最長。請驗證我的理解。

來源

2016-08-26 fsociety

您使用time.clock，它給了你CPU時間而不是實時的：你不能在你的情況下使用它，因爲它給你執行時間（你使用CPU運行你的代碼多久了，這將會幾乎同一時間，這些情況）

與time.time()代替time.clock運行你的代碼給了我這些時我的電腦上：

Process : ('Time Taken = ', 5.226783990859985) 
seq : ('Time Taken = ', 6.3122560000000005) 
Thread : ('Time Taken = ', 17.10062599182129)

這裏給出的任務（印刷）是如此之快，使用多處理的速度幾乎與開銷相平衡。

對於Threading，由於GIL只能運行一個線程，因此最終會按順序運行所有函數，但是您有線程開銷（每改變一次線程，每次迭代的花費可能會高達幾毫秒）。所以你最終會慢得多。

Threading是有用的，如果你有等待時間，所以你可以運行之間的任務。

Multiprocessing對於昂貴的計算任務非常有用，如果可能的話完全獨立（無共享變量）。如果你需要共享變量，那麼你必須面對GIL，這有點複雜（但大多數時候並非不可能）。

編輯：其實，使用time.clock像你一樣給了你多少開銷使用Threading和Multiprocessing花費你的信息。

來源

2016-08-26 06:46:09 CoMartel

基本上你是對的。你用什麼平臺來運行代碼片段？我猜Windows。請注意，「打印」不是CPU綁定所以你應該註釋掉「打印」，並嘗試在Linux上運行它來查看差異（它應該是你期望的）。使用類似代碼：

def fun1(): 

for _ in xrange(10000000): 
     # No print, and please run on linux 
     pass

來源

2016-08-26 06:57:05 hainguyen

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