Python多进程与多线程的使用场景有哪些

这篇文章主要介绍Python多进程与多线程的使用场景有哪些，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

前言

Python多进程适用的场景：计算密集型（CPU密集型）任务

Python多线程适用的场景：IO密集型任务

计算密集型任务一般指需要做大量的逻辑运算，比如上亿次的加减乘除，使用多核CPU可以并发提高计算性能。

IO密集型任务一般指输入输出型，比如文件的读取，或者网络的请求，这类场景一般会遇到IO阻塞，使用多核CPU来执行并不会有太高的性能提升。

下面使用一台64核的虚拟机来执行任务，通过示例代码来区别它们，

示例1：执行计算密集型任务，进行1亿次运算

使用多进程

from multiprocessing import Processimport os, time  # 计算密集型任务def work(): res = 0 for i in range(100 * 100 * 100 * 100): # 亿次运算  res *= i  if __name__ == "__main__": l = [] print("本机为", os.cpu_count(), "核 CPU") # 本机为64核 start = time.time() for i in range(4):  p = Process(target=work) # 多进程  l.append(p)  p.start() for p in l:  p.join() stop = time.time() print("计算密集型任务，多进程耗时 %s" % (stop - start))

使用多线程

from threading import Threadimport os, time  # 计算密集型任务def work(): res = 0 for i in range(100 * 100 * 100 * 100): # 亿次运算  res *= i  if __name__ == "__main__": l = [] print("本机为", os.cpu_count(), "核 CPU") # 本机为64核 start = time.time() for i in range(4):  p = Thread(target=work) # 多线程  l.append(p)  p.start() for p in l:  p.join() stop = time.time() print("计算密集型任务，多线程耗时 %s" % (stop - start))

两段代码输出：

本机为 64 核 CPU
计算密集型任务，多进程耗时 6.864224672317505
 
本机为 64 核 CPU
计算密集型任务，多线程耗时 37.91042113304138

说明：上述代码中，分别使用4个多进程和4个多线程去执行亿次运算，多进程耗时6.86s，多线程耗时37.91s，可见在计算密集型任务场景，使用多进程能大大提高效率。

另外，当分别使用8个多进程和8个多线程去执行亿次运算时，耗时差距更大，输出如下：

本机为 64 核 CPU
计算密集型任务，多进程耗时 6.811635971069336
 
本机为 64 核 CPU
计算密集型任务，多线程耗时 113.53767895698547

可见在64核的cpu机器下，同时使用8个多进程和4个多进程效率几乎一样。而使用多线程则就效率较慢。要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数

示例2：400次，阻塞两秒，读取文件

使用多进程（4核cpu）

from multiprocessing import Processimport os, time  # I/0密集型任务def work(): time.sleep(5) # 阻塞两秒  if __name__ == "__main__": l = [] print("本机为", os.cpu_count(), "核 CPU") start = time.time() for i in range(1000):  p = Process(target=work) # 多进程  l.append(p)  p.start() for p in l:  p.join() stop = time.time() print("I/0密集型任务，多进程耗时 %s" % (stop - start))

使用多线程（4核cpu）

from threading import Threadimport os, time  # I/0密集型任务def work(): time.sleep(5) # 阻塞两秒  if __name__ == "__main__": l = [] print("本机为", os.cpu_count(), "核 CPU") start = time.time()  for i in range(1000):  p = Thread(target=work) # 多线程  l.append(p)  p.start() for p in l:  p.join() stop = time.time() print("I/0密集型任务，多线程耗时 %s" % (stop - start))

输出：

本机为 64 核 CPU
I/0密集型任务，多进程耗时 12.28218412399292
 
 
本机为 64 核 CPU
I/0密集型任务，多线程耗时 5.399136066436768

说明：python的多线程有于GIL锁的存在，无论是多少核的cpu机器，也只能使用单核，从输出结果来看，对于IO密集型任务使用多线程比较占优。

FAQ：执行多进程的io密集型任务时，报了一个错：

OSError: [Errno 24] Too many open files

原因：linux系统限制

ulimit -n# 输出 1024

解决：（临时提高系统限制，重启后失效）

ulimit -n 10240

以上是“Python多进程与多线程的使用场景有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道！