Python multi-process VS multi-thread （多核CPU利用率）

最新推荐文章于 2022-11-10 10:05:49 发布

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文章标签： python

原文链接：http://www.cnblogs.com/hanhuilee/archive/2013/05/14/5221342.html

本文通过实际案例对比了Python中多进程与多线程的CPU利用率，并得出结论：由于GIL的存在，多线程在多核环境下无法充分利用CPU资源，而多进程则可以有效提升性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

现在用python开发服务器代码，因此简单对比了一下其multi-process和multi-thread的CPU利用率

对比图（top命令），结论：python（cpython）由于GIL的存在无法使用threading充分利用CPU资源，如果服务器为多核，请考虑使用multi-process提升性能

多进程（ multi-process）

多线程（multi-thread）

源代码

多进程（ multi-process）

import multiprocessing

def thread_func(): 
    print "thread in"
    while True:
        pass

if __name__ == "__main__":
    t1 = multiprocessing.Process(target = thread_func)
    t1.start()

    t2 = multiprocessing.Process(target = thread_func)
    t2.start()
    
    t1.join()
    t2.join()

多线程（multi-thread）

from threading import  Thread                                                                                       

def thread_func(): 
    print "thread in"
    while True:
        pass

if __name__ == "__main__":
    t1 = Thread(target = thread_func)
    t1.start()

    t2 = Thread(target = thread_func)
    t2.start()
    
    t1.join()
    t2.join()

转载于:https://www.cnblogs.com/hanhuilee/archive/2013/05/14/5221342.html