Python多任务处理(多进程篇)
项目地址:
https://github.com/tushushu/flying-pythongithub.com
多进程处理CPU密集型任务
CPU密集型任务的特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源,比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力。一个线程执行CPU密集型任务的时候,CPU处于忙碌状态,运行1000个字节码之后GIL会被释放给其他线程,加上切换线程的时间有可能会比串行代码更慢。在Python多任务处理(多线程篇),我们试图用多线程执行CPU密集型任务,然而并没有性能上的提升。现在我们试一下用多进程来处理CPU密集型任务。
1. 建立进程池
from
2. 定义一个CPU密集型函数
该函数会对[1, x]之间的整数进行求和。
def
3. 使用串行的方式处理
遍历一个列表的所有元素,执行func函数。
def
4. 使用多进程处理
通过线程池的map方法,可以将同一个函数作用在列表中的所有元素上。
def
5. 计算函数运行时间
- 串行版本的运行时间5.7秒
- 多进程版本的运行时间1.6秒
def
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
Finish sum from 1 to 10000000!
process_array版本的运行时间为 5.74394 秒!
time_it(fast_process_array, [10**7 for _ in range(8)])
fast_process_array版本的运行时间为 1.62266 秒!