摘要:對(duì)于任務(wù)數(shù)量不端增加的程序,固定線程數(shù)量的線程池是必要的。方法二使用模塊主線程結(jié)束主線程結(jié)束方法三使用模塊參考分組線程池
標(biāo)簽: python奇淫技巧
Ncpu=CPU的數(shù)量
Ucpu=目標(biāo)CPU使用率
W/C=等待時(shí)間與計(jì)算時(shí)間的比率
為保持處理器達(dá)到期望的使用率,最優(yōu)的線程池的大小等于
$$Nthreads=Ncpu*Ucpu*(1+W/C$$
cpu密集型任務(wù),即$W< 如果希望CPU利用率為100%,則$Nthreads=Ncpu$ IO密集型任務(wù),即系統(tǒng)大部分時(shí)間在跟I/O交互,而這個(gè)時(shí)間線程不會(huì)占用CPU來(lái)處理,即在這個(gè)時(shí)間范圍內(nèi),可以由其他線程來(lái)使用CPU,因而可以多配置一些線程。 混合型任務(wù),二者都占有一定的時(shí)間 對(duì)于任務(wù)數(shù)量不斷增加的程序,每有一個(gè)任務(wù)就生成一個(gè)線程,最終會(huì)導(dǎo)致線程數(shù)量的失控。對(duì)于任務(wù)數(shù)量不端增加的程序,固定線程數(shù)量的線程池是必要的。 threadpool是一個(gè)比較老的模塊了,支持py2 和 py3 。 參考:https://pypi.org/project/vthr...import threadpool
import time
def sayhello (a):
print("hello: "+a)
time.sleep(2)
def main():
global result
seed=["a","b","c"]
start=time.time()
task_pool=threadpool.ThreadPool(5)
requests=threadpool.makeRequests(sayhello,seed)
for req in requests:
task_pool.putRequest(req)
task_pool.wait()
end=time.time()
time_m = end-start
print("time: "+str(time_m))
start1=time.time()
for each in seed:
sayhello(each)
end1=time.time()
print("time1: "+str(end1-start1))
if __name__ == "__main__":
main(
方法二:使用concurrent.futures模塊
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, as_completed
ll = []
def sayhello(a):
print("hello: "+a)
ll.append(a)
time.sleep(0.8)
def main():
seed=["a","b","c","e","f","g","h"]
start1=time.time()
for each in seed:
sayhello(each)
end1=time.time()
print("time1: "+str(end1-start1))
start2=time.time()
with ThreadPoolExecutor(2) as executor:
for each in seed:
executor.submit(sayhello,each)
end2=time.time()
print("time2: "+str(end2-start2))
def main2():
seed = ["a", "b", "c", "e", "f", "g", "h"]
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
f_list = []
for each in seed:
future = executor.submit(sayhello, each)
f_list.append(future)
wait(f_list)
print(ll)
print("主線程結(jié)束")
def main3():
seed = ["a", "b", "c", "e", "f", "g", "h"]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
f_list = []
for each in seed:
future = executor.submit(sayhello, each)
f_list.append(future)
wait(f_list,return_when="ALL_COMPLETED")
print(ll)
print("主線程結(jié)束")
if __name__ == "__main__":
main3()
方法三:使用vthread模塊
import vthread
@vthread.pool(6)
def some(a,b,c):
import time;time.sleep(1)
print(a+b+c)
for i in range(10):
some(i,i,i)
demo2:分組線程池
import vthread
pool_1 = vthread.pool(5,gqueue=1) # open a threadpool with 5 threads named 1
pool_2 = vthread.pool(2,gqueue=2) # open a threadpool with 2 threads named 2
@pool_1
def foolfunc1(num):
time.sleep(1)
print(f"foolstring1, test3 foolnumb1:{num}")
@pool_2
def foolfunc2(num):
time.sleep(1)
print(f"foolstring2, test3 foolnumb2:{num}")
@pool_2
def foolfunc3(num):
time.sleep(1)
print(f"foolstring3, test3 foolnumb3:{num}")
for i in range(10): foolfunc1(i)
for i in range(4): foolfunc2(i)
for i in range(2): foolfunc3(i)
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摘要:我們以請(qǐng)求網(wǎng)絡(luò)服務(wù)為例,來(lái)實(shí)際測(cè)試一下加入多線程之后的效果。所以,執(zhí)行密集型操作時(shí),多線程是有用的,對(duì)于密集型操作,則每次只能使用一個(gè)線程。說(shuō)到這里,對(duì)于密集型,可以使用多線程或者多進(jìn)程來(lái)提高效率。 為了提高系統(tǒng)密集型運(yùn)算的效率,我們常常會(huì)使用到多個(gè)進(jìn)程或者是多個(gè)線程,python中的Threading包實(shí)現(xiàn)了線程,multiprocessing 包則實(shí)現(xiàn)了多進(jìn)程。而在3.2版本的py...
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摘要:進(jìn)程線程和協(xié)程進(jìn)程的定義進(jìn)程,是計(jì)算機(jī)中已運(yùn)行程序的實(shí)體。協(xié)程和線程的關(guān)系協(xié)程是在語(yǔ)言層面實(shí)現(xiàn)對(duì)線程的調(diào)度,避免了內(nèi)核級(jí)別的上下文消耗。和都引入了消息調(diào)度系統(tǒng)模型,來(lái)避免鎖的影響和進(jìn)程線程開銷大的問(wèn)題。 進(jìn)程、線程和協(xié)程 進(jìn)程的定義: 進(jìn)程,是計(jì)算機(jī)中已運(yùn)行程序的實(shí)體。程序本身只是指令、數(shù)據(jù)及其組織形式的描述,進(jìn)程才是程序的真正運(yùn)行實(shí)例。 線程的定義: 操作系統(tǒng)能夠進(jìn)行運(yùn)算調(diào)度的最小單...
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