python3下multiprocessing、threading和gevent性能对比以及进程池、线程池和协程池性能对比
python3下multiprocessing、threading和gevent性能对比以及进程池、线程池和协程池性能对比，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
网站建设公司,为您提供网站建设,网站制作,网页设计及定制网站建设服务,专注于企业网站设计,高端网页制作,对成都广告设计等多个行业拥有丰富的网站建设经验的网站建设公司。专业网站设计,网站优化推广哪家好,专业成都网站推广优化,H5建站,响应式网站。
目前计算机程序一般会遇到两类I/O：硬盘I/O和网络I/O。我就针对网络I/O的场景分析下python3下进程、线程、协程效率的对比。进程采用multiprocessing.Pool进程池，线程是自己封装的进程池，协程采用gevent的库。用python3自带的urlllib.request和开源的requests做对比。代码如下：
import urllib.request
import requests
import time
import multiprocessing
import threading
import queue
def startTimer():
return time.time()
def ticT(startTime):
useTime = time.time() - startTime
return round(useTime, 3)
#def tic(startTime, name):
# useTime = time.time() - startTime
# print('[%s] use time: %1.3f' % (name, useTime))
def download_urllib(url):
req = urllib.request.Request(url,
headers={'user-agent': 'Mozilla/5.0'})
res = urllib.request.urlopen(req)
data = res.read()
try:
data = data.decode('gbk')
except UnicodeDecodeError:
data = data.decode('utf8', 'ignore')
return res.status, data
def download_requests(url):
req = requests.get(url,
headers={'user-agent': 'Mozilla/5.0'})
return req.status_code, req.text
class threadPoolManager:
def __init__(self,urls, workNum=10000,threadNum=20):
self.workQueue=queue.Queue()
self.threadPool=[]
self.__initWorkQueue(urls)
self.__initThreadPool(threadNum)
def __initWorkQueue(self,urls):
for i in urls:
self.workQueue.put((download_requests,i))
def __initThreadPool(self,threadNum):
for i in range(threadNum):
self.threadPool.append(work(self.workQueue))
def waitAllComplete(self):
for i in self.threadPool:
if i.isAlive():
i.join()
class work(threading.Thread):
def __init__(self,workQueue):
threading.Thread.__init__(self)
self.workQueue=workQueue
self.start()
def run(self):
while True:
if self.workQueue.qsize():
do,args=self.workQueue.get(block=False)
do(args)
self.workQueue.task_done()
else:
break
urls = ['http://www.ustchacker.com'] * 10
urllibL = []
requestsL = []
multiPool = []
threadPool = []
N = 20
PoolNum = 100
for i in range(N):
print('start %d try' % i)
urllibT = startTimer()
jobs = [download_urllib(url) for url in urls]
#for status, data in jobs:
# print(status, data[:10])
#tic(urllibT, 'urllib.request')
urllibL.append(ticT(urllibT))
print('1')
requestsT = startTimer()
jobs = [download_requests(url) for url in urls]
#for status, data in jobs:
# print(status, data[:10])
#tic(requestsT, 'requests')
requestsL.append(ticT(requestsT))
print('2')
requestsT = startTimer()
pool = multiprocessing.Pool(PoolNum)
data = pool.map(download_requests, urls)
pool.close()
pool.join()
multiPool.append(ticT(requestsT))
print('3')
requestsT = startTimer()
pool = threadPoolManager(urls, threadNum=PoolNum)
pool.waitAllComplete()
threadPool.append(ticT(requestsT))
print('4')
import matplotlib.pyplot as plt
x = list(range(1, N+1))
plt.plot(x, urllibL, label='urllib')
plt.plot(x, requestsL, label='requests')
plt.plot(x, multiPool, label='requests MultiPool')
plt.plot(x, threadPool, label='requests threadPool')
plt.xlabel('test number')
plt.ylabel('time(s)')
plt.legend()
plt.show()运行结果如下：
从上图可以看到，对于I/O密集型任务，gevent还是能对性能做很大提升的，由于协程的创建、调度开销都比线程小的多，所以可以看到不论使用gevent的Spawn模式还是Pool模式，性能差距不大。
因为在gevent中需要使用monkey补丁，会提高gevent的性能，但会影响multiprocessing的运行，如果要同时使用，需要如下代码：
gevent.monkey.patch_all(thread=False, socket=False, select=False)
可是这样就不能充分发挥gevent的优势，所以不能把multiprocessing Pool、threading Pool、gevent Pool在一个程序中对比。不过比较两图可以得出结论，线程池和gevent的性能最优的，其次是进程池。附带得出个结论，requests库比urllib.request库性能要好一些哈:-)
看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注创新互联行业资讯频道，感谢您对创新互联的支持。
标题名称：python3下multiprocessing、threading和gevent性能对比以及进程池、线程池和协程池性能对比
文章URL：http://6mz.cn/article/pceici.html