Python在多線程時節省執行時間

Question

我在使用python 2.7多線程和使用隊列時遇到問題。我希望線程的代碼只需要一個線程的一半，但我認爲我做錯了什麼。我正在使用斐波那契序列的簡單循環技術來最好地顯示問題。

這是沒有線程和隊列的代碼。它的執行時間爲19.9190001488秒。

import time 

start_time = time.time() 

def fibonacci(priority, num): 
    if num == 1 or num == 2: 
     return 1 
    a = 1 
    b = 1 
    for i in range(num-2): 
     c = a + b 
     b = a 
     a = c 
    return c 

print fibonacci(0, 200000) 
print fibonacci(1, 100) 
print fibonacci(2, 200000) 
print fibonacci(3, 2) 

print("%s seconds" % (time.time() - start_time)) 

這裏是線程和隊列的代碼。它的執行時間爲21.7269999981秒。

import time 

start_time = time.time() 

from Queue import * 
from threading import * 

numbers = [200000,100,200000,2] 
q = PriorityQueue() 
threads = [] 

def fibonacci(priority, num): 
    if num == 1 or num == 2: 
     q.put((priority, 1)) 
     return 
    a = 1 
    b = 1 
    for i in range(num-2): 
     c = a + b 
     b = a 
     a = c 
    q.put((priority, c)) 
    return 

for i in range(4): 
    priority = i 
    num = numbers[i] 
    t = Thread(target = fibonacci, args = (priority, num)) 
    threads.append(t) 

#print threads 

for t in threads: 
    t.start() 

for t in threads: 
    t.join() 

while not q.empty(): 
    ans = q.get() 
    q.task_done() 
    print ans[1] 

print("%s seconds" % (time.time() - start_time)) 

我認爲會發生的事情是多線程代碼佔用無線程代碼的一半長。本質上，我認爲所有線程同時工作，所以計算200,000斐波那契數的2個線程將同時完成，所以執行速度是沒有線程的代碼的兩倍。顯然這不是發生了什麼事。難道我做錯了什麼？我只是想同時執行所有線程，按照它們開始的順序進行打印，而花費最長時間的線程幾乎是執行時間。

編輯：

我更新了我的代碼中使用的過程，但現在不被打印結果。只顯示0.163000106812秒的執行時間。下面是新的代碼：

import time 

start_time = time.time() 

from Queue import * 
from multiprocessing import * 

numbers = [200000,100,200000,2] 
q = PriorityQueue() 
processes = [] 

def fibonacci(priority, num): 
    if num == 1 or num == 2: 
     q.put((priority, 1)) 
     return 
    a = 1 
    b = 1 
    for i in range(num-2): 
     c = a + b 
     b = a 
     a = c 
    q.put((priority, c)) 
    return 

for i in range(4): 
    priority = i 
    num = numbers[i] 
    p = Process(target = fibonacci, args = (priority, num)) 
    processes.append(p) 

#print processes 

for p in processes: 
    p.start() 

for p in processes: 
    p.join() 

while not q.empty(): 
    ans = q.get() 
    q.task_done() 
    print ans[1] 

print("%s seconds" % (time.time() - start_time)) 

Answer 1

你在CPython的實現中，Global Interpreter Lock或GIL的基本限制因素之一運行。有效地，這將序列化您的程序，您的線程將輪流執行。一個線程將擁有GIL，而其他線程將等待GIL免費。

一個解決方案將使用單獨的過程。每個進程都有自己的GIL，因此可以並行執行。可能最簡單的方法是使用Python的multiprocessing模塊替代線程模塊。