Python多进程和多线程是鸡肋嘛

互联网 不建议 2023-08-21 15:38:18 -
Python多进程和多线程测试比高低,只为证明谁是最快的 仔

大家好,关于Python多进程和多线程是鸡肋嘛很多朋友都还不太明白,不过没关系,因为今天小编就来为大家分享关于为啥不建议使用多线程的知识点,相信应该可以解决大家的一些困惑和问题,如果碰巧可以解决您的问题,还望关注下本站哦,希望对各位有所帮助!

本文目录

  1. 流放之路多线程cpu优化有必要开吗
  2. Python多进程和多线程是鸡肋嘛
  3. cpu日常能用多线程吗
  4. 为什么大多数游戏都不做多线程/多核

流放之路多线程cpu优化有必要开吗

你好,流放之路多线程cpu优化是没必要开的,开了效果也不太大,因为这个游戏不支持多线程的。优化显存与内存的占用1、显存低的建议最低分辨率开始设置,确保流畅。

2、窗口分辨率越低占用内存、显存越小如果玩游戏还是卡的话建议多清理应用,少开一些应用程序。《流放之路》(又叫poe)是由新西兰开发商GrindingGearGames历时十年研发的极致暗黑MMOARPG,2016年3月25日,腾讯游戏正式宣布代理此款游戏,将于2016年5月开始国服首测。自发布以来,在海外获得无数游戏大奖,坐拥千万注册玩家,在海外的玩家口碑中独树一帜,被誉为"暗黑2的真正继承者"。

Python多进程和多线程是鸡肋嘛

GIL的存在一直是富有争议的,它导致Python程序无法真正利用现代操作系统的多进程特性。需要注意的是,对于I/O图形处理、NumPy数学计算这样的耗时操作都发生在GIL之外,实际上基本不受影响,真正受影响的都是Python字节码的执行,GIL会导致性能瓶颈的出现。总之,只有在使用纯Python做CPU密集的多线程运算时GIL会是问题。GIL是什么

Python的代码执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环,CPython版本)来控制,Python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中,同时只有一个线程在运行。即每个CPU在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对Python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制,正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行。——在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行。

并发与并行区别

并发:两个或多个事件在同一时间间隔发生,或者说交替做不同事件的能力,或者说不同的代码块交替执行。并行:两个或者多个事件在同一时刻发生,或者说同时做不同事件的能力,或者说不同的代码块同时执行。

并发和并行的意义

并发和并行都可以处理“多任务”,二者的主要区别在于是否是“同时进行”多个的任务。但是涉及到任务分解(有先后依赖耦合度高的任务无法做到并行)、任务运行(可能要考虑互斥、锁、共享等)、结果合并。

Python下的多线程

在Python多线程下,每个线程的执行方式,如下:

获取GIL切换到这个线程去执行运行代码,这里有两种机制:指定数量的字节码指令(100个)固定时间15ms线程主动让出控制把线程设置为睡眠状态释放GIL再次重复以上步骤

在Python2中,在解释器解释执行任何Python代码时,都需要先获得这把锁才行(同一时间只会有一个获得了GIL的线程在跑,其它的线程都处于等待状态等着GIL的释放),在遇到I/O操作时会释放这把锁。如果是纯计算的程序,没有I/O操作,解释器会每隔100次操作就释放这把锁,让别的线程有机会执行(这个次数可以通过sys.setcheckinterval来调整)也正是这种设定,是的多线程的CPU密集型计算非常鸡肋,下面会讲到为何如此。

而在python3中,GIL不使用ticks计数(100次,释放GIL),改为使用计时器(执行时间达到15ms阈值后,当前线程释放GIL),使得执行计算的次数更多,释放次数减少,这样对CPU密集型程序更加友好,但依然没有解决GIL导致的同一时间只能执行一个线程的问题,所以效率依然不尽如人意。

那么是不是Python的多线程是鸡肋嘛?

CPU密集型(各种循环处理、计数等等),在这种情况下,ticks计数很快就会达到阈值,然后触发GIL的释放与再竞争(多个线程来回切换是需要消耗资源的),所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好,会触发相当频繁的线程切换。

IO密集型(文件处理、网络爬虫等),多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待,造成不必要的时间浪费,而开启多线程能在线程A等待时,自动切换到线程B,可以不浪费CPU的资源,从而能提升程序执行效率,一个线程获得GIL发送消息,然后等待返回消息(阻塞),Python此时释放GIL,其他线程得到GIL发送消息,然后同样等待返回消息(阻塞)......,这样保证了IO传输过程时间的合理利用,减少了IO等待造成的资源浪费,提高IO传输效率)。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。

有哪些结论?

I/O密集型使用多线程并发执行提高效率、计算密集型使用多进程(multiprocessing)并行执行提高效率。通常程序既包含IO操作又包含计算操作,那么这种情况下,在开始并发任务之前,可以先进行测试,测试多线程、多进程哪个效率高就是用哪种方式。

请注意:多核多线程比单核多线程更差,多核多进程下,CPU1释放GIL后,其他CPU上的线程都会进行竞争,但GIL可能会马上又被CPU1拿到,CPU2释放GIL后……,导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态,这样会造成线程颠簸(thrashing),导致效率更低。

多线程下的CPU密集型计算也不是无药可医,可以利用ctypes绕过GIL,ctypes可以使py直接调用任意的C动态库的导出函数。所要做的只是把关键部分用C/C++写成Python扩展。而且,ctypes会在调用C函数前释放GIL。

同时,可以了解下协程,又称微线程。

协程最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显。

第二大优势就是不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行,那怎么利用多核CPU呢?最简单的方法是多进程+协程,既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能。

cpu日常能用多线程吗

取决于CPU性能,高性能cpu日常就能处理多线程。

为什么大多数游戏都不做多线程/多核

确实很难。多核涉及到了多线程。尤其是涉及到游戏逻辑的多线程,非常复杂,bug非常难找。不搞多线程支持可能后期没法玩,搞这种逻辑多线程的后果可能是从头到尾都没法玩。

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Python 多进程和多线程