python多线程效率低,python运行效率很低

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　　GIL在Python中的角色是什么？

　　GIL最初是为数据安全而设计的。出于数据安全的考虑，python在单核CPU上的多线程实际上是并发的，而不是并行的，其中该GIL的每个CPU在同一时间只能运行一个线程。并行是同时处理多路复用请求的概念。但是，并行就不一样了。平行意味着两个或更多的事件同时发生。意味着两个或更多事件在同一时间间隔发生。(python多线程比单线程效率低的原因是：GIL

　　获取GIL执行代码，直到sleep或python虚拟机挂起。GILGIL（ Global Interpreter Lock）中文为：全局解释器锁

　　如你所见，在python中，要运行一个线程，首先需要获得一个名为GIL的锁。此外，python只有一个GIL，当遇到I/O操作时，可以获取并运行CPU来释放锁。如果是纯计算程序，没有I/O操作，解释器会每100次解锁一次，让另一个线程执行(这个数可以在sys.setcheckinterval中调整)。所以CPython的线程库直接封装了OS的本地线程，但是作为一个整体的CPython进程，只有一个获得了GIL的线程同时运行，其他线程都在等待GIL的释放。另一方面，如果每次释放GIL锁时，线程都会发生锁争用并在线程间切换，这会消耗资源。此外，由于GIL锁，python中的一个进程在同一时间只能运行一个线程。所以在多核CPU中，python的多线程效率是在 python多线程下，每个线程的执行方式如下：。

　　为什么即使在相同的代码中，多线程有时比单线程慢，有时比单线程快？这主要与要执行的代码有关。CPU密集型代码(各种循环处理、计数等。).在这种情况下，由于繁重的计算工作，滴答计数将很快达到100阈值，然后触发GIL的释放和重新竞争(来回于多个线程当然会消耗资源)。因此，python上的多线程在I/o密集型代码中执行I/o操作(文件处理、网络爬虫等。)和多线程高效的单线程，会导致I/o等待，浪费不必要的时间。多线程开启后，线程A在等待时自动切换到线程B，可以提高程序的执行效率，又不浪费CPU资源。IO密集时，可以进行时分交换。在这种情况下，多线程由多线程为什么有时候多线程效率低于单线程？组成。

　　每个进程都有自己独立的GIL，可以并行执行，互不干扰。

　　在python中，多进程执行效率优于多线程(仅适用于多核CPU)。因此，为了在多核CPU上进行并行处理，提高效率，通常会使用多进程。为什么python的多线程利用不了多核cpu，那为什么比单线程速度要慢？

　　#多线程#线程时间上次完成#[timemeasure]执行函数：gene _ 1000 _ fieldtook 3840.604 ms @ time _ measured mult _ thread(roood线程数batch _ size=4cell=4 batch_size)数据生成，线程数： str(batch _ size))threads=[]for iinrange)batch _ size)3360 sscellends=)i1)cell file=t=threading . thread(target=gene _ 1000 _ field _ test，args=(starts，ends file))t=threading . thread)threadfile)(t . start)(threads . append(t)t)# for t in threads:# t . join)execute function 3360g的执行时间与每个线程几乎相同，Purpose @ time _ measuredefmult _ process(rows):# total rows=rows #线程数执行批处理的线程数): str(batch _ size)(process=[]for iinrange)batch _ size)3360 starts=I * cellends=)I1)# p . start)# p

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