23、Python 性能优化与设计模式解析

Python 性能优化与设计模式解析

1. 多线程与多进程优化

1.1 多线程优化

在 Python 中，多线程能显著提升代码运行速度。通常情况下，两个线程的运行速度是一个线程的两倍，但增加更多线程可能不会带来速度的提升，甚至可能因开销问题导致速度变慢，例如 24 个线程可能比 12 个线程还慢。磁盘访问也会增加开销，因此实际结果会因文件数量而异。不过，在双核处理器上使用多线程，能让代码速度提升两倍。

多线程适用于构建响应式界面，以及将部分工作委托给第三方应用程序。但由于线程间共享内存，存在数据损坏和竞态条件的风险。为降低这种风险，可使用 queue 模块作为线程间通信和数据传递的唯一方式，同时应避免两个线程同时访问同一可变数据。

1.2 多进程优化

由于全局解释器锁（GIL）的限制，对于大量使用纯 Python 且 CPU 密集型的程序，无法通过多线程加速，此时可使用多进程。多进程通常通过 os.fork 系统调用实现，该调用会创建一个新的子进程，父子进程在分叉后各自继续执行程序。示例代码如下：

import os
a = []
def some_work():
    a.append(2)
    child_pid = os.fork()
    if child_pid == 0:
        a.append(3)
        print "hey, I am the child process"
        print "my pid is %d" % os.getp