python多线程能提高效率吗(多线程可以提高效率吗)

Python 多线程效率不高吗？

Python效率到底高不高？到底是不是鸡肋？Python由于有全锁局的存在（同一时间只能有一个线程执行），并不能利用多核优势。所以，如果你的多线程进程是CPU密集型的，那多线程并不能带来效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。

多线程，是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。想要了解不同的线程是怎样运作的，要知道不同线程同时访问资源时，需要使用保护机制，Python中使用GIL（解释器全局锁）。直观上，这是一个加在解释器上的全局（从解释器的角度看）锁。这意味着对于任何Python程序，不管有多少的处理器，任何时候都总是只有一个线程在执行。所以，如果没有IO操作，python中的多线程比单线程效率还低。

根据我同学的说法，如果你只是想做个定时器样的简单东西，对稳定性要求低些，如vb,c#类似的定时器，用多线程吧，但线程的同步要注意了。python的线程更加类似定时器，python的线程不是真线程，但有的场合用这种定时器也能解决很多问题，因为开销小，开启也方便。但是如果你不是这种想法，你可能很难理解。

虽然CPython的线程库直接封装了系统的原生线程，但CPython整体作为一个进程，同一时间只会有一个获得GIL的线程在跑，其他线程则处于等待状态。这就造成了即使在多核CPU中，多线程也只是做着分时切换而已。

python多线程能提高效率吗

如果你的代码是CPU密集型，多个线程的代码很有可能是线性执行的。所以这种情况下多线程是鸡肋，效率可能还不如单线程因为有context switch

但是：如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率。例如制作爬虫（我就不明白为什么Python总和爬虫联系在一起…不过也只想起来这个例子…），绝大多数时间爬虫是在等待socket返回数据。这个时候C代码里是有release GIL的，最终结果是某个线程等待IO的时候其他线程可以继续执行。

反过来讲：你就不应该用Python写CPU密集型的代码…效率摆在那里…

如果确实需要在CPU密集型的代码里用concurrent，就去用multiprocessing库。这个库是基于multi process实现了类multi thread的API接口，并且用pickle部分地实现了变量共享。

再加一条，如果你不知道你的代码到底算CPU密集型还是IO密集型，教你个方法：

multiprocessing这个module有一个dummy的sub module，它是基于multithread实现了multiprocessing的API。

假设你使用的是multiprocessing的Pool，是使用多进程实现了concurrency

from multiprocessing import Pool

如果把这个代码改成下面这样，就变成多线程实现concurrency

from multiprocessing.dummy import Pool

两种方式都跑一下，哪个速度快用哪个就行了。

UPDATE:

刚刚才发现concurrent.futures这个东西，包含ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，可能比multiprocessing更简单

python多个线程锁可提高效率吗

首先，Python的多线程本身就是效率极低的，因为有GIL（Global Interpreter Lock：全局解释锁）机制的限制，其作用简单说就是：对于一个解释器，只能有一个线程在执行bytecode。

所以如果为了追求传统意义上多线程的效率，在Python界还是用多进程（multiprocessing)吧……

这里你用了多线程，且用了锁来控制公共资源，首先锁这个东西会导致死锁，不加锁反而没有死锁隐患，但会有同步问题。

另外，如果不同线程操作的是不同的文件，是不存在同步问题的，如果操作同一个文件，我建议采用Queue（队列）来处理。

总的来说，用单线程就好了，因为Python多线程本身就没什么效率，而且单线程也不用考虑同步问题了。非要追求效率的话，就用多进程吧，同样也要考虑进程锁。

Python高阶（一） - 单线程、多线程和多进程的效率对比测试

多线程的目的 - “最大限度地利用CPU资源”。每个程序执行时都会产生一个进程，而每一个进程至少要有一个主线程。对于单CPU来说（没有开启超线程），在同一时间只能执行一个线程，所以如果想实现多任务，那么就只能每个进程或线程获得一个时间片，在某个时间片内，只能一个线程执行，然后按照某种策略换其他线程执行。由于时间片很短，这样给用户的感觉是同时有好多线程在执行。

Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多线程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。

单线程、多线程和多进程的效率对比测试： github地址

资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率

| CPU密集型操作| IO密集型操作| 网络请求密集型操作

-- | -- | --| --

线性操作| 69.73533328374 |17.76633326213 | 6.78833333651

多线程操作| 75.40299995740 |145.68366670609 | 1.93999997775

多进程操作| 13.97433336576 | 4.67833328247| 2.38333328565

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