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python 多线程比串行慢吗?

David Harris 1月前

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我正在尝试弄清楚 Python 中的多线程编程。这是我想比较串行和并行速度的简单任务。导入线程导入队列导入时间导入 ma...

我正在尝试弄清楚 Python 中的多线程编程。这是我想比较串行和并行速度的简单任务。

import threading
import Queue
import time
import math

def sinFunc(offset, n):
  result = []
  for i in range(n):
    result.append(math.sin(offset + i * i))
  return result

def timeSerial(k, n):
  t1 = time.time()    
  answers = []
  for i in range(k):
    answers.append(sinFunc(i, n))
  t2 = time.time()
  print "Serial time elapsed: %f" % (t2-t1)

class Worker(threading.Thread):

  def __init__(self, queue, name):
    self.__queue = queue
    threading.Thread.__init__(self)
    self.name = name

  def process(self, item):
    offset, n = item
    self.__queue.put(sinFunc(offset, n))
    self.__queue.task_done()
    self.__queue.task_done()

  def run(self):
    while 1:
        item = self.__queue.get()
        if item is None:
            self.__queue.task_done()
            break
        self.process(item)

def timeParallel(k, n, numThreads):
  t1 = time.time()    
  queue = Queue.Queue(0)
  for i in range(k):
    queue.put((i, n))
  for i in range(numThreads):
    queue.put(None)    
  for i in range(numThreads):
    Worker(queue, i).start()
  queue.join()
  t2 = time.time()
  print "Serial time elapsed: %f" % (t2-t1)

if __name__ == '__main__':

  n = 100000
  k = 100
  numThreads = 10

  timeSerial(k, n)
  timeParallel(k, n, numThreads)

#Serial time elapsed: 2.350883
#Serial time elapsed: 2.843030

有人能向我解释一下发生了什么吗?我习惯使用 C++,使用该模块的类似版本可以看到我们期望的速度提升。

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  • 我理解 GIL 问题。我的意思是,如果线程中正在执行的工作是 IO 绑定的,那么它将适合线程化方法,因为 GIL 可以经常释放。我指的是它是一个笼统的 Python 线程语句。

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