24、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

多线程在 Python 中是一种提高代码执行速度的方式。通常情况下，两个线程的执行速度大约是一个线程的两倍，但增加更多线程可能不会带来速度提升，甚至由于开销问题，24 个线程可能比 12 个线程还要慢。磁盘访问也会增加一些开销，所以结果可能会根据文件数量有所不同。在双核处理器上使用多线程可以让代码速度提升两倍。

多线程适用于构建响应式界面，以及将一些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。为了减轻这种风险，可以使用 queue 模块作为线程间通信和传递数据的唯一方式，并且避免让两个线程同时访问同一个可变数据。

1.2 多进程

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，无法通过多线程来加速，此时需要使用多进程。可以通过 os.fork 系统调用来创建新的子进程，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.getpid()
        print str(a)
    e