python多线程与多进程

 1 from multiprocessing import Pool
 2 from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
 3 import time
 4 
 5 
 6 def func(i):
 7     d = 0
 8     for a in range(i):
 9         for b in range(i*i):
10             for c in range(i*i):
11                 for e in range(i*i):
12                     d += a * b * c
13     return d
14 
15 
16 if __name__ == '__main__':
17     start = time.time()
18     # pool = Pool(processes=4)
19     pool = ThreadPool(processes=1)
20     iteration = [x for x in range(15)]
21     results = pool.map(func, iteration)
22     end = time.time()
23     print('耗时:', end-start)
24     for result in results:
25         print(result)

我的笔记本是四核

因为多进程没用过，所以我自己写了个小例子，体现出在CPU密集型操作中多进程的优势

运行多进程，注释掉19行代码

运行多线程，注释掉18行代码

运行结果

1.多线程 CPU最高37%

2.多进程 CPU最高100%

CPU密集型和IO密集型：

　　1.CPU密集型代码，各种循环处理，计数等等这种情况使用多进程

　　1.IO密集型代码，文件处理，网络爬虫等　　　使用多线程