python 多线程与多进程效率测试-猿码集

1. 引言

随着计算机技术的不断发展，多线程和多进程已经成为了现代编程领域不可或缺的技术手段。为了让程序可以更好的发挥机器的性能，我们可以利用多线程和多进程的技术，充分利用CPU资源来提高程序的执行效率。

2. 多线程和多进程的区别

在开发过程中，多线程和多进程都可以用来实现并行计算，提高程序的执行效率。但是它们之间也有一些不同之处：

2.1. 线程和进程的定义

进程：指运行中的程序，每个进程都有自己独立的内存空间。

线程：进程内部的一条执行路径，一个进程可以包含多个线程，它们共享进程的资源。在Python中线程是对操作系统（OS）原生线程的封装，由OS线程切换控制。

2.2. 资源占用情况

由于一个进程拥有独立的内存空间，它所占用的资源比较多，包括CPU、内存、硬盘等。而线程只是进程的一部分，它所占用的资源相对较少。这也意味着，在使用多线程时，我们可以更加充分地利用机器的资源，提高程序的执行效率。

2.3. 沟通方式不同

由于多线程共享进程的资源，所以线程之间的通信比较简单，可以直接访问共享变量；而多个进程之间的通信则需要通过进程间通信（IPC）机制来实现，这样的沟通方式效率较低。

3. 多线程和多进程效率测试

在实际应用中，我们往往需要根据不同的需求选择不同的并发编程模型。为了比较多线程和多进程的效率，我们可以编写一个简单的计算程序，分别使用多线程和多进程实现，并记录程序执行的时间，下面是具体实现：

3.1. 多线程实现

首先我们来看一下使用多线程实现并行计算的代码：

import threading
def calc():
    res = 0
    for i in range(100000000):
        res += i
    print(res)
t1 = threading.Thread(target=calc)
t2 = threading.Thread(target=calc)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

在上面的代码中，我们将计算任务拆分成两个线程，并分别启动这两个线程来执行任务。在执行完毕后，我们使用join()方法等待两个线程的执行完成。

3.2. 多进程实现

接下来我们来看一下使用多进程实现并行计算的代码：

import multiprocessing
def calc():
    res = 0
    for i in range(100000000):
        res += i
    print(res)
if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=calc)
    p2 = multiprocessing.Process(target=calc)
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

在上面的代码中，我们同样将计算任务拆分成两个进程，并分别启动这两个进程来执行任务。在执行完毕后，我们使用join()方法等待两个进程的执行完成。需要注意的是，由于在Windows系统中，开启多进程会自动导入父进程的所有代码，而父进程中已经存在calc()函数，因此在Linux系统中，代码中的if __name__ == '__main__':语句不会执行，而在Windows系统中则会执行。

3.3. 测试结果

经过多次执行后，我们可以得出多线程和多进程的执行时间差异。在测试过程中，我们将计算100000000次累加的结果输出到控制台中，来获取执行时间。下面是测试结果：

# 多线程执行时间： 1.594 seconds # 多进程执行时间：

1.751 seconds

由上面的测试结果可知，在实际应用中，多线程的执行效率要比多进程高，这也与线程比进程占用的资源少有关。但是需要注意的是，在某些场景下，多线程和多进程效率可能并不会有很大的差异，这需要根据具体的需求来选择合适的并发编程模型。

4. 总结

通过本文的分析，我们不难发现，多线程和多进程在实现并行计算时都具有很大的优势，而在选择哪种并发编程模型时，我们需要根据实际需求来进行选择。在选择多线程时，我们可以充分利用机器的资源，提高程序效率；而在选择多进程时，我们可以更好地隔离各个计算任务，防止低效的任务影响其他任务的执行。

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