Python使用threading实现多线程
0X00 多线程
多线程是个提高程序运行效率的好办法,本来要顺序执行的程序现在可以并行执行,可想而知效率要提高很多。但是多线程也不是能提高所有程序的效率。程序的两个极端是‘CPU密集型’和‘I/O密集型’两种,多线程技术比较适用于后者,因为在串行结构中当你去读写磁盘或者网络通信的时候CPU是闲着的,毕竟网络比磁盘要慢几个数量级,磁盘比内存慢几个数量级,内存又比CPU慢几个数量级。多线程技术就可以同时执行,比如你的程序需要发送N个http数据包(10秒),还需要将文件从一个位置复制到另一个位置(20秒),然后还需要统计另一个文件中’hello,world’字符串的出现次数(4秒),现在一共是要用34秒。但是因为这些操作之间没有关联,所以可以写成多线程程序,几乎只需要20秒就完成了。这是针对I/O密集型的,如果是CPU密集型的就不行了。比如我的程序要计算1000的阶乘(10秒),还要计算100000的累加(5秒),那么即使程序是并行的,还是会要用15秒,甚至更多。因为当程序使用CPU的时候CPU是通过轮转来执行的,IO密集型的程序可以在IO的同时用CPU计算,但是这里的CPU密集型就只能先执行一会儿线程1再执行一会儿线程2。所以就需要15秒,甚至会更多,因为CPU在切换的时候需要耗时。解决CPU密集型程序的多线程问题就是CPU的事情了,比如Intel的超线程技术,可以在同一个核心上真正的并行两个线程,所以称之为‘双核四线程’或者‘四核八线程’,我们这里具体的先不谈,谈我也不知道。