提高效率之python的多线程

python本身的设计对多线程的执行有所限制。为了数据安全设计有GIL全局解释器锁。在python中，一个线程的执行包括获取GIL、执行代码直到挂起和释放GIL。每次释放GIL锁，线程之间都会进行竞争，由拿到锁的线程进入cpu执行，所以由于GIL锁的存在，python里的一个进程永远只能同时执行一个线程。

python的多线程

python的多线程实际上只是在执行的时候看起来像是并发的。

· 使用threading模块

import threading
import datetime
import time

def dosomething(num):
    print('the number is',num)
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    starttime = datetime.datetime.now()
    list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
    for i in list:
        dosomething(i)
    endtime = datetime.datetime.now()
    print('time used',endtime-starttime)

在不使用threading的模块下，由单线程执行上述代码用时10秒，每次sleep的过程都是在等待，效率低。

使用threading模块，在某个线程等待的时间执行其他线程，效率提升。（不足1秒的原因是，没有加join，主线程先于其他线程执行完毕）

import threading
import datetime
import time


def dosomething(num):
    print('the number is', num)
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    starttime = datetime.datetime.now()
    list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    for i in list:
        threading.Thread(target=dosomething, args=(i,)).start()
    endtime = datetime.datetime.now()
    print('time used', endtime - starttime)

因此线程试用的场合之一就是非计算密集的场合，与其等待某个阻断作业的完成，不如趁着等待时间来执行其他线程。