python多线程与多进程的选择,以及优劣势

本文通过实际案例对比了多线程与多进程在不同场景下的应用效果,特别是针对计算密集型和I/O密集型任务的区别进行了深入探讨。

多线程用于IO密集型,如socket,爬虫,web
多进程用于计算密集型,如金融分析


如果四个任务是计算密集型,多核意味着并行计算,在python中一个进程中同一时刻只有一个线程执行用不上多核,方案一胜
如果四个任务是I/O密集型,再多的核也解决不了I/O问题,方案二胜

守如果并发的多个任务是计算密集型:多进程效率高

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import os,time
def work():
    res=0
    for i in range(100000000):
        res*=i


if __name__ == '__main__':
    l=[]
    cpu = os.cpu_count()
    print(os.cpu_count()) #本机为4核
    start=time.time()
    for i in range(cpu):
        p=Process(target=work) #耗时5s多
        p=Thread(target=work) #耗时18s多
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print('run time is %s' %(stop-start))

如果并发的多个任务是I/O密集型:多线程效率高

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import threading
import os,time
def work():
    time.sleep(2)
    print('===>')

if __name__ == '__main__':
    l=[]
    print(os.cpu_count()) #本机为4核
    start=time.time()
    for i in range(400):
        # p=Process(target=work) #耗时12s多,大部分时间耗费在创建进程上
        p=Thread(target=work) #耗时2s多
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print('run time is %s' %(stop-start))
### 多线程多进程的适用场景及优缺点 #### 多线程的优势劣势 多线程的主要优势在于其能够高效地处理并发操作,尤其是在同一进程中共享资源的情况下。由于线程可以在同一个地址空间内工作,因此它们之间的通信成本较低,适合用于需要频繁交互的任务[^3]。 然而,多线程也存在一些局限性: - **性能瓶颈**:当涉及到大量的计算密集型任务时,由于全局解释器锁(GIL)的存在,在某些编程环境中(如Python),即使有多个CPU核心也无法真正并行执行多个线程[^4]。 - **复杂度增加**:为了防止竞争条件的发生,开发者往往需要引入复杂的同步机制来管理对共享资源的访问,增加了开发难度和潜在错误的风险[^1]。 ```python import threading def task(): print('Executing our Task') for _ in range(10): t = threading.Thread(target=task) t.start() ``` #### 多进程的优势劣势 相比之下,多进程则更适合那些不需要太多内部协作的工作负载。每个进程都有自己独立的内存空间,这意味着不同进程之间不会互相影响,从而提高了系统的稳定性和安全性。 不过,采用多进程方案也有一定的代价: - **启动开销较大**:相比于轻量级的线程来说,创建新进程所需的系统调用次数更多,初始化时间更长; - **跨进程通讯困难**:虽然现代操作系统提供了多种方法来进行进程间通信(IPC),但这通常比简单的变量传递要复杂得多,并且可能会带来额外的时间延迟。 ```python from multiprocessing import Process def process_task(): print('Process is running...') if __name__ == '__main__': p = Process(target=process_task) p.start() p.join() # Wait until the child process terminates. ``` #### 应用场景分析 对于I/O 密集型应用而言,比如网络服务器接收请求、文件读写等操作,使用多线程可以显著提升吞吐量而不必担心过多占用 CPU 资源[^2]。而对于计算密集型任务,则建议优先考虑多进程模型,以便更好地发挥硬件加速能力。 另外,考虑到任务的相关程度以及未来扩展性的需求,如果各个子任务彼此关联紧密并且预期将在单台机器上长期运行的话,那么基于线程的设计可能是更好的选择;反之,若计划部署分布式架构或是希望保持较高的隔离级别,则应倾向于构建一个多进程应用程序。
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