Python 多线程工作速度较慢

你好

我试图学习python中的多线程功能，并编写了以下代码：

import time, argparse, threading, sys, subprocess, os

def item_fun(items, indices, lock):
    for index in indices:
        items[index] = items[index]*items[index]*items[index]

def map(items, cores):  

    count = len(items)
    cpi = count/cores
    threads = []
    lock = threading.Lock()
    for core in range(cores):
        thread = threading.Thread(target=item_fun, args=(items, range(core*cpi, core*cpi + cpi), lock))
        threads.append(thread)
        thread.start()
    item_fun(items, range((core+1)*cpi, count), lock)
    for thread in threads:
        thread.join()


parser = argparse.ArgumentParser(description='cube', usage='%(prog)s [options] -n')
parser.add_argument('-n', action='store', help='number', dest='n', default='1000000', metavar = '')
parser.add_argument('-mp', action='store_true', help='multi thread', dest='mp', default='True')
args = parser.parse_args()

items = range(NUMBER_OF_ITEMS)
# print 'items before:'
# print items
mp = args.mp
if mp is True:
    NUMBER_OF_PROCESSORS = int(os.getenv("NUMBER_OF_PROCESSORS"))
    NUMBER_OF_ITEMS = int(args.n)
    start = time.time()
    map(items, NUMBER_OF_PROCESSORS)
    end = time.time()
else:
    NUMBER_OF_ITEMS = int(args.n)
    start = time.time()
    item_fun(items, range(NUMBER_OF_ITEMS), None)
    end = time.time()       
#print 'items after:'
#print items
print 'time elapsed: ', (end - start)

当我使用mp参数时，它的工作速度较慢，在我有4个CPU的机器上，计算结果大约需要0.5秒，而如果我使用单个线程，则大约需要0.3秒

我做错什么了吗

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我知道有Pool.map（）和e.t.c，但它产生子进程而不是线程，据我所知，它工作得更快，但我想编写自己的线程池。

Python没有真正的多线程，因为有一个称为“”的实现细节。实际上一次只运行一个线程，Python在线程之间切换。（Python的第三方实现，如can。）

至于为什么您的程序在多线程版本中速度较慢，这取决于，但是在为Python编写代码时，需要注意GIL，因此我们不相信通过向程序添加线程可以更有效地处理CPU负载

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其他需要注意的事项包括，例如，用于解决CPU绑定负载的和，以及用于解决I/O绑定负载的（最小）和（巨大的厨房水槽）。

只有当您有IO绑定的线程时，您才会看到Python线程吞吐量的增加。如果您所做的是CPU受限的，那么您将不会看到任何吞吐量增加

在Python中启用线程支持（通过启动另一个线程）似乎也会降低一些速度，因此您可能会发现总体性能仍然受到影响

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当然，其他Python实现有不同的行为

这个答案有点模棱两可，如果没有GIL，线程还可以提高CPU工作负载的性能。事实上，这正是来自其他线程环境的人们对线程的期望。当然，还有其他方法可以增强Python中CPU负载的处理+但总的来说，答案是1。