Python多线程看起来能并发,为啥实际跑不快?背后有什么限制?

Python多线程是一种并发编程的方式,允许程序在同一时间执行多个线程,从而提高程序的执行效率。 在Python中,多线程的执行过程是进程启动后产生一个主线程,当进行多线程操作时,主线程会创建多个线程,主线程代码执行完成后退出。例如以下代码展示了多线程实现多用户一起跑步的效果: ```python #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import threading from time import sleep def run(username): print('-----当前线程:' + threading.current_thread().name + '-----') print(username + '开始跑步') sleep(1) # 休眠 print(username + '跑累了') # 一起跑步:通过多线程的形态实现多用户一起跑步的效果 # 建立线程池 rlist = [] # 分配线程 rlist.append(threading.Thread(target=run, args=['一片'], name='线程1')) rlist.append(threading.Thread(target=run, args=('冰心',), name='线程2')) rlist.append(threading.Thread(target=run, args=('玉壶',), name='线程3')) print('..主线程继续执行..' + threading.current_thread().name) for t in rlist: t.start() print('..主线程代码执行完毕,但主线程并未真正退出..') ``` 不过,Python的多线程存在全局解释器锁(GIL)的限制,这使得同一时刻只有一个线程能执行Python字节码,无法实现真正的并行执行。为提高Python多线程程序的性能,可以采用以下方法: - 使用多进程替代多线程:Python 中的多进程可以绕过 GIL 的限制,实现真正的并行执行。 - 使用 C 扩展或 Cython:将性能关键的部分使用 C 语言或 Cython 编写,可以减少对 GIL 的依赖,提高性能。 - 使用异步编程:使用异步编程库(如 asyncio、aiohttp)可以在不受 GIL 影响的情况下实现并发执行 [^1]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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多线程对爬虫的效率提高是非凡的,当我们使用python的多线程有几点是需要我们知道的:1.Python的多线程并不如java的多线程,其差异在于当python解释器开始执行任务时,受制于GIL(全局解释所),Python的线程被限制到同一时刻只允许一个程执行这样一个执行模型。2.Python的线程更适用于处理I/O和其他需要并发行的阻塞操作(比如等待I/O、等待从数据库获取数据等等),而不是需要多处理器行的计算密集型任务。幸运的是,爬虫大部分时间在网络交互上,所以可以使用多线程来编写爬虫。3.这点其实和多线程关系不大,scrapy的并发并不是采用多线程来实现,它是一个twisted应用,通过异

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本篇概要1.线程与多线程2.进程与多进程3.多线程并发下载图片4.多进程并发提高数字运算在计算机编程领域,并发编程是一个很常见的名词和功能了,其实并发这个理念,最初是源于铁路和电报的早期工作。比如在同一个铁路系统上如何安排多列火车,保证每列火车的运行都不会发生冲突。后来在20世纪60年代,学术界对计算机的并行计算开始进行研究,再后来,操作系统能够进行并发的处理任务,编程语言能够为程序实现并发的功能。线程与多线程 一个线程可以看成是一个有序的指令流(完成特定任务的指令),并且可以通过操作系统来调度这些指令流。

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multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口,二者在使用层面,有很大的相似性,因而不再详细介绍官网链接: 练习一:练习二:三个任务,一个接收用户输入,一个将用户输入的内容格式化成大写,一个将格式化后的结果存入文件主线程等待子线程结束无论是进程还是线程,都遵循:守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁需要强调的是:运行完毕并非终止运行#1.对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕#2.对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕详细解释:#1主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了(守护进程在此时就被回收),然后主进程会

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