Python中单线程、多线程和多进程的效率对比实验实例

python的多进程性能要明显优于多线程，因为cpython的gil对性能做了约束。

python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（gil），在使用多进程(thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。

对比实验

资料显示，如果多线程的进程是cpu密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是io密集型，多线程进程可以利用io阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率

操作系统	cpu	内存	硬盘
windows 10	双核	8gb	机械硬盘

(1)引入所需要的模块

import requests
import time
from threading import thread
from multiprocessing import process

(2)定义cpu密集的计算函数

def count(x, y):
  # 使程序完成150万计算
  c = 0
  while c < 500000:
    c += 1
    x += x
    y += y

（3）定义io密集的文件读写函数

def write():
  f = open("test.txt", "w")
  for x in range(5000000):
    f.write("testwrite\n")
  f.close()
 
def read():
  f = open("test.txt", "r")
  lines = f.readlines()
  f.close()

(4) 定义网络请求函数

_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)测试线性执行io密集操作、cpu密集操作所需时间、网络请求密集型操作所需时间

# 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)
 
# 网络请求密集型操作
t = time.time()
for x in range(10):
  http_request()
print("line http request", time.time() - t)

输出

cpu密集：95.6059999466、91.57099986076355 92.52800011634827、 99.96799993515015
io密集：24.25、21.76699995994568、21.769999980926514、22.060999870300293
网络请求密集型: 4.519999980926514、8.563999891281128、4.371000051498413、4.522000074386597、14.671000003814697

 (6)测试多线程并发执行cpu密集操作所需时间

counts = []
t = time.time()
for x in range(10):
  thread = thread(target=count, args=(1,1))
  counts.append(thread)
  thread.start()
 
e = counts.__len__()
while true:
  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)测试多线程并发执行io密集操作所需时间

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()
 
e = ios.__len__()
while true:
  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)测试多线程并发执行网络密集操作所需时间

t = time.time()
ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
  thread = thread(target=http_request)
  ios.append(thread)
  thread.start()
 
e = ios.__len__()
while true:
  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)测试多进程并发执行cpu密集操作所需时间

counts = []
t = time.time()
for x in range(10):
  process = process(target=count, args=(1,1))
  counts.append(process)
  process.start()
e = counts.__len__()
while true:
  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)测试多进程并发执行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()
 
e = ios.__len__()
while true:
  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)测试多进程并发执行http请求密集型操作

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

 实验结果

cpu密集型操作	io密集型操作	网络请求密集型操作
线性操作	94.91824996469	22.46199995279	7.3296000004
多线程操作	101.1700000762	24.8605000973	0.5053332647
多进程操作	53.8899999857	12.7840000391	0.5045000315

通过上面的结果，我们可以看到：

多线程在io密集型的操作下似乎也没有很大的优势（也许io操作的任务再繁重一些就能体现出优势），在cpu密集型的操作下明显地比单线程线性执行性能更差，但是对于网络请求这种忙等阻塞线程的操作，多线程的优势便非常显著了

多进程无论是在cpu密集型还是io密集型以及网络请求密集型（经常发生线程阻塞的操作）中，都能体现出性能的优势。不过在类似网络请求密集型的操作上，与多线程相差无几，但却更占用cpu等资源，所以对于这种情况下，我们可以选择多线程来执行

以上所述是小编给大家介绍的python单线程多线程和多进程效率对比详解整合，希望对大家有所帮助