Python中單線程、多線程和多進程的效率對比實驗

niceforbear 發布于2019-07-31 10:53 / 3388人閱讀

摘要：中單線程多線程與多進程的效率對比實驗多線程多進程中多線程和多進程的對比是運行在解釋器中的語言，查找資料知道，中有一個全局鎖，在使用多進程的情況下，不能發揮多核的優勢。

title: Python中單線程、多線程與多進程的效率對比實驗
date: 2016-09-30 07:05:47
tags: [多線程,多進程,Python]
categories: [Python]

meta: Python中多線程和多進程的對比

Python是運行在解釋器中的語言，查找資料知道，python中有一個全局鎖（GIL），在使用多進程(Thread)的情況下，不能發揮多核的優勢。而使用多進程(Multiprocess)，則可以發揮多核的優勢真正地提高效率。

對比實驗

資料顯示，如果多線程的進程是CPU密集型的，那多線程并不能有多少效率上的提升，相反還可能會因為線程的頻繁切換，導致效率下降，推薦使用多進程；如果是IO密集型，多線程進程可以利用IO阻塞等待時的空閑時間執行其他線程，提升效率。所以我們根據實驗對比不同場景的效率

操作系統	CPU	內存	硬盤
Windows 10	雙核	8GB	機械硬盤

(1)引入所需要的模塊

import requests
import time
from threading import Thread
from multiprocessing import Process

(2)定義CPU密集的計算函數

def count(x, y):
    # 使程序完成50萬計算
    c = 0
    while c < 500000:
        c += 1
        x += x
        y += y

（3）定義IO密集的文件讀寫函數

def write():
    f = open("test.txt", "w")
    for x in range(5000000):
        f.write("testwrite
")
    f.close()

def read():
    f = open("test.txt", "r")
    lines = f.readlines()
    f.close()

(4) 定義網絡請求函數

_head = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36"}
url = "http://www.tieba.com"
def http_request():
    try:
        webPage = requests.get(url, headers=_head)
        html = webPage.text
        return {"context": html}
    except Exception as e:
        return {"error": e}

(5)測試線性執行IO密集操作、CPU密集操作所需時間、網絡請求密集型操作所需時間

# CPU密集操作
t = time.time()
for x in range(10):
    count(1, 1)
print("Line cpu", time.time() - t)

# IO密集操作
t = time.time()
for x in range(10):
    write()
    read()
print("Line IO", time.time() - t)

# 網絡請求密集型操作
t = time.time()
for x in range(10):
    http_request()
print("Line Http Request", time.time() - t)

輸出


CPU密集	95.6059999466	91.57099986076355	92.52800011634827	99.96799993515015
IO密集	24.25	21.76699995994568	21.769999980926514	22.060999870300293
網絡請求密集型	4.519999980926514	8.563999891281128	4.371000051498413	14.671000003814697

(6)測試多線程并發執行CPU密集操作所需時間

counts = []
t = time.time()
for x in range(10):
    thread = Thread(target=count, args=(1,1))
    counts.append(thread)
    thread.start()

while True:
    e = len(counts)
    for th in counts:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print(time.time() - t)

output
99.9240000248
101.26400017738342
102.32200002670288

(7)測試多線程并發執行IO密集操作所需時間

def io():
    write()
    read()

t = time.time()
ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
    thread = Thread(target=count, args=(1,1))
    ios.append(thread)
    thread.start()


while True:
    e = len(ios)
    for th in ios:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print(time.time() - t)

Output
25.69700002670288
24.02400016784668

(8)測試多線程并發執行網絡密集操作所需時間

t = time.time()
ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
    thread = Thread(target=http_request)
    ios.append(thread)
    thread.start()

while True:
    e = len(ios)
    for th in ios:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print("Thread Http Request", time.time() - t)

Output
0.7419998645782471
0.3839998245239258
0.3900001049041748

(9)測試多進程并發執行CPU密集操作所需時間

counts = []
t = time.time()
for x in range(10):
    process = Process(target=count, args=(1,1))
    counts.append(process)
    process.start()

while True:
    e = len(counts)
    for th in counts:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print("Multiprocess cpu", time.time() - t)

Output
54.342000007629395
53.437999963760376

(10)測試多進程并發執行IO密集型操作

t = time.time()
ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
    process = Process(target=io)
    ios.append(process)
    process.start()


while True:
    e = len(ios)
    for th in ios:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print("Multiprocess IO", time.time() - t)

Output
12.509000062942505
13.059000015258789

(11)測試多進程并發執行Http請求密集型操作

t = time.time()
httprs = []
t = time.time()
for x in range(10):
    process = Process(target=http_request)
    ios.append(process)
    process.start()

while True:
    e = len(httprs)
    for th in httprs:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print("Multiprocess Http Request", time.time() - t)

|Output|
|0.5329999923706055|
|0.4760000705718994|

實驗結果

	CPU密集型操作	IO密集型操作	網絡請求密集型操作
線性操作	94.91824996469	22.46199995279	7.3296000004
多線程操作	101.1700000762	24.8605000973	0.5053332647
多進程操作	53.8899999857	12.7840000391	0.5045000315

通過上面的結果，我們可以看到：

多線程在IO密集型的操作下似乎也沒有很大的優勢（也許IO操作的任務再繁重一些就能體現出優勢），在CPU密集型的操作下明顯地比單線程線性執行性能更差，但是對于網絡請求這種忙等阻塞線程的操作，多線程的優勢便非常顯著了

多進程無論是在CPU密集型還是IO密集型以及網絡請求密集型（經常發生線程阻塞的操作）中，都能體現出性能的優勢。不過在類似網絡請求密集型的操作上，與多線程相差無幾，但卻更占用CPU等資源，所以對于這種情況下，我們可以選擇多線程來執行

此文為1年隨手寫的，多謝評論區指出謬誤，因數據是平均數，影響不大，故未做修改

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