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python的多线程是伪多线程。

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比较python 线程池和进程池运行模式，哪个执行更快？

测试电脑硬件配置：

cpu - intel(R) Core(TM) i5-7400 CPU @ 3.00GHz，内存 8G，如下图：

测试代码如下：

import concurrent.futures
import time

number_list = list(range(1, 101)) 
#  循环次数分别为10次、100次和1000次

def count(number):
    for i in range(0,10000000):
        i += 1
    return i*number

def evaluate(item):
    result_item = count(item)
    if item == len(number_list):
        print(' 循环次数： %s ' % item)

if __name__ == '__main__':
    # 有序模式
    start_time = time.time()
    for item in number_list:
        evaluate(item)
    print(' 有序模式执行，耗时： %s 秒' % (time.time() - start_time))
    print()
   
    # 线程池模式
    start_time = time.time()
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        for item in number_list:
            executor.submit(evaluate, item)
    print(' 线程池模式执行，耗时：%s 秒' % (time.time() - start_time))
    print()
      
    # 进程池模式
    start_time = time.time()
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        for item in number_list:
            executor.submit(evaluate, item)
    print(' 多进程池模式执行，耗时：%s 秒' % (time.time() - start_time))

循环10次的运行结果如下：

循环次数： 10

有序模式执行，耗时： 3.892 秒

循环次数： 10

线程池模式执行，耗时：3.971 秒

循环次数： 10

多进程池模式执行，耗时：2.094 秒

循环100次的运行结果如下：

循环次数： 100

有序模式执行，耗时： 41.788 秒

循环次数： 100

线程池模式执行，耗时：38.401 秒

循环次数： 100

进程池模式执行，耗时：10.588 秒

循环1000次的运行结果如下：

循环次数： 1000

有序模式执行，耗时： 419.848 秒

循环次数： 1000

线程池模式执行，耗时：385.321 秒

循环次数： 1000

进程池模式执行，耗时：101.964 秒

从以上三次运行结果看，进程池模式的执行速度都是最快的！在循环次数较多的情况下，进程池模式的执行速度都接近线程池或有序执行模式的4倍，而有序执行和线程池模式执行模式的耗时差别不大，这也证明python的多线程是伪多线程。