CPython在CPU密集型应用下的并发

Python是解释型语言，根据不同的底层协议有很多种版本，最常见的是基于C的Cpython，默认情况下我们所说的Python就是Cpython。

Python的GIL（global interpreter lock）：

　　用于解决多线程之间的数据完整性和状态同步而存在，使得不管线程分布在多少个CPU上，解释器同一时刻只允许1个线程运行。

所以Python是thread_safe的。这样其实Python就几乎只能进行单线程编程了。

CPU密集型应用：（频繁计算）

从1开始累加，到1亿

def foo():
    num = 0
    for i in range(100000001):
        num += i

现在进行一个任务，完成三次函数foo()的运行，计算总耗时，给出四种方案

1、单线程，1,2,3,4串行

2、多线程，1,2,3,4并行

3、单进程，1,2,3,4串行

4、多进程，1,2,3,4并行

通过实验验证在CPU秘籍应用下Python并发的最佳实现方式

测试电脑CPU：

intel_I7-4700(4核8线程）

方案1；

if __name__ == "__main__":
    t_list = []
    start_time = time.time()
    for i in range(5):
        i = threading.Thread(target=foo)
        t_list.append(i)
        i.start()
        i.join()
    end_time = time.time()
    print("Totally time:{}".format(end_time-start_time))

方案2；

if __name__ == "__main__":
    t_list = []
    start_time = time.time()
    for i in range(5):
        i = threading.Thread(target=foo)
        t_list.append(i)
        i.start()
    for i in t_list:
        i.join()
    end_time = time.time()
    print("Totally time:{}".format(end_time-start_time))

方案3；

if __name__ == "__main__":
    p_list = []
    start_time = time.time()
    for i in range(5):
        i = multiprocessing.Process(target=foo)
        p_list.append(i)
        i.start()
        i.join()
    end_time = time.time()
    print("Totally time:{}".format(end_time-start_time))

方案4；

if __name__ == "__main__":
    p_list = []
    start_time = time.time()
    for i in range(5):
        i = multiprocessing.Process(target=foo)
        p_list.append(i)
        i.start()
    for i in p_list:
        i.join()
    end_time = time.time()
    print("Totally time:{}".format(end_time-start_time))

方案与实践的对应：

方案1：——42.97582244873047

方案2：——44.63868308067322

方案3：——45.94909477233887

方案4：——15.7623131275177

总结：

这里multi_thread的效率竟然低于single_thread！所以，计算密集型应用，千万不要使用多线程，反而增加累赘！（GIL导致的）。

最能发挥性能的就是多进程！