python单线程、多线程、多进程在cpu密集型情况下耗时对比，设置成单核cpu效果
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今天再对比下单线程、多线程、多进程再cpu密集型的情况下的耗时，果然有时候多线程比单线程还慢。。。还是多进程靠谱
import timefrom multiprocessing import Processfrom threading import Thread#装饰器计算函数执行时间def count_time(fun): def warpper(*args): s_time=time.time() fun(*args) e_time=time.time() t_time=e_time-s_time print('%s耗时：%s'%(fun.__name__,t_time)) return warpper#加法操作def add_fun(num): for i in range(50000000): num+=i print(num) return num#单线程加法@count_timedef single_add(num_list): for i in num_list: add_fun(i)#多线程加法@count_timedef thread_add(num_list): thread_list=[] for i in num_list: t=Thread(target=add_fun,args=[i]) t.start() thread_list.append(t) for t in thread_list: t.join()#多进程加法@count_timedef process_add(num_list): process_list=[] for i in num_list: p=Process(target=add_fun,args=[i]) p.start() process_list.append(p) for p in process_list: p.join()if __name__ == '__main__': # num_list=[1,2,3,4,5,6,7,8] num_list = [1, 2, 3, 4] single_add(num_list) thread_add(num_list) process_add(num_list) 上一个执行过程图，明显看出单线程执行是按顺序执行的，每次耗时都差不多，
多线程一个cpu核心负责轮换执行，一个线程执行一小会儿，所以这几个结果基本上是陆续打出，
而多线程情况下，8核CPU跑4个进程，每个进程都相互独立，所以几乎是同一时间打印出结果
#8组数据对比结果：
19999999900000001
19999999900000002 19999999900000003 19999999900000004 19999999900000005 19999999900000006 19999999900000007 19999999900000008 single_add耗时：84.57584691047668 19999999900000001 19999999900000005 19999999900000004 19999999900000008 19999999900000007 19999999900000003 19999999900000002 19999999900000006 thread_add耗时：90.01574563980103 19999999900000008 19999999900000004 19999999900000003 19999999900000007 19999999900000006 19999999900000002 19999999900000001 19999999900000005 process_add耗时：30.791792392730713
在对比一下单线程、多线程、多进程在跑8组数据是的cpu使用率。明显多进程把8个cpu都利用上了，直接100%。
突发奇想想看看在单核cpu的情况下是什么效果，设置单核cpu可以通过msconfig高级引导设置或者直接任务管理器中对某个程序分配单独一个cpu，我给pycharm单独分配了一个cpu
单核cpu的条件下单线程、多线程、多进程整体时间基本在一个数量级了，没有倍数关系了，多进程一般也比多线程耗时时间长，也印证了线程开销更大的理论。
运行效果动图如下，从视觉效果上来看感觉cpu对于进程的切换更平均，虽然不是像多核一下瞬间蹦出所有结果，但是时间间隔非常短，而线程就会陆续输出每个结果。从资源消耗上看，单核下进程确实比线程消耗资源也更多。
单核cpu情况的两组数据：
4个数的耗时：
1249999975000001
1249999975000002 1249999975000003 1249999975000004 single_add耗时：9.950999975204468 1249999975000004 1249999975000001 1249999975000002 1249999975000003 thread_add耗时：8.997999906539917 1249999975000001 1249999975000002 1249999975000003 1249999975000004 process_add耗时：9.460000038146973
8个数的耗时：
1249999975000001
1249999975000002 1249999975000003 1249999975000004 1249999975000005 1249999975000006 1249999975000007 1249999975000008 single_add耗时：19.502000093460083 1249999975000001 1249999975000006 1249999975000002 1249999975000008 1249999975000005 1249999975000004 1249999975000003 1249999975000007 thread_add耗时：18.31500005722046 1249999975000001 1249999975000003 1249999975000004 1249999975000007 1249999975000006 1249999975000002 1249999975000008 1249999975000005 process_add耗时：18.957000017166138
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