python隨筆系列--多進程多線程併發度初探

你們都知道python中因爲GIL這把大鎖的存在，致使python的多線程並非真正的多線程（不一樣於java等語言）。首先了解下GIL致使的現象：同一時間只能有一個線程佔有python解釋器（或者，同一時刻只有一個線程對共享資源進行存取）；而多進程不受GIL的影響是由於：每一個 fork 的進程有一個單獨的 GIL。關於GIL的詳細內容請自行延申推薦參考。

接下來用一個以下的函數（純計算，不涉及I/O）放到死循環裏對多線程和多進程能使用多少從cpu作測試

測試機cpu正常狀況以下

先看不用進程/線程模式：

cpu使用狀況以下

多線程模式：

cpu使用狀況以下

多進程模式：

cpu使用狀況以下

能夠看到python中CPU密集的任務，應該優先使用多進程模型；不過對於I/O密集型任務，多線程每一個線程遇到I/O操做時，會讓出python解釋器，從而實現I/O等待這個環節的併發，亦能夠實現 出比穿行快得多的程序，並且比多進程更輕量。