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))