PythonStudy——多线程与多进程 对比
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IO密集型任务 子进程解决方案
# test1 IO密集型任务 (法1:开启子进程的解决)
from multiprocessing import Process
import time
def task():
time.sleep(2)
if __name__ == ‘__main__‘:
start = time.time()
lst = []
# 用于开启100个子进程
for i in range(100):
p = Process(target=task)
p.start()
# 将p子进程对象存入列表中,此时列表作为一个容器接受所有实例化出来的对象
lst.append(p)
for p in lst:
p.join()
end = time.time()
print(end-start)
# 耗时 2.1534228324890137
IO密集型任务任务 子线程解决方案
from threading import Thread
import time
def task():
time.sleep(2)
if __name__ == ‘__main__‘:
start = time.time()
lst = []
# 用于开启100个子进程
for i in range(100):
p = Thread(target=task)
p.start()
# 将p子进程对象存入列表中,此时列表作为一个容器接受所有实例化出来的对象
lst.append(p)
for p in lst:
p.join()
end = time.time()
print(end-start) # 耗时 2.0103108882904053
以上是关于PythonStudy——多线程与多进程 对比的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章