python判断任务是CPU密集型还是IO密集型

目前已经知道，在需要并发执行任务的时候，需要使用多线程或者多进程;如果是IO密集型任务，使用多线程，如果是CPU密集型任务，使用多进程;但问题是，经常我们会遇到一种情况就是:需要被执行的任务既有IO操作，又有计算操作,那么这种情况下，已经无法直观的判断任务是IO操作的多还是计算操作的多了;

所以，在开始并发任务之前，可以先进行测试，看看是使用多线程还是多进程所用的时间少，那个少就用那个

python 多进程模块multiprocessing，提供了多进程的进程池和多线程的线程池，辅助我们进行测试,如下:

from multiprocessing import Pool

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

其中第一个pool是多进程的进程池，第二个是线程池，如果查看dummy的源码，可以看到dummy继承自Threading.thread

class DummyProcess(threading.Thread):

    def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}):

        threading.Thread.__init__(self, group, target, name, args, kwargs)

        self._pid = None

        self._children = weakref.WeakKeyDictionary()

        self._start_called = False

        self._parent = current_process()

multiprocessing.dummy实际上调用的是多线程的模块，是对多线程模块的进一步封装,使得其和多进程的具有相同的API;

介绍完了模块，我们使用实际的例子来测试任务:

任务:使用urllib请求多个url，并计算返回的字符串的长度;

　　分别使用多进程和多线程去执行该任务

#!/usr/bin/env python

# _*_ coding:utf-8 _*_

__author__ = 'Charles Chang'

from multiprocessing import Pool

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

from multiprocessing import freeze_support

import urllib2

urls = [

  'http://www.python.org',

  'http://www.python.org/about/',

  'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',

  'http://www.python.org/doc/',

  'http://www.python.org/download/',

  'http://www.python.org/getit/',

  'http://www.python.org/community/',

  'https://wiki.python.org/moin/',

  'http://planet.python.org/',

  'https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups',

  'http://www.python.org/psf/',

  'http://docs.python.org/devguide/',

  'http://www.python.org/community/awards/'

  ]

import time

def w1(func):

    def inner(*args,**kwargs):

        past = time.time()

        func(*args,**kwargs)

        now = time.time()

        cost_time = now - past

        print "The function <%s> cost time: <%s>"%(func.func_name,cost_time)

    return inner

def test(n):

    print len(urllib2.urlopen(n).read())

ppool = Pool(4)

@w1

def MulProcess():

    for n in urls:

        ppool.apply(func=test,args=(n,))

    ppool.close()

    ppool.join()

MulProcess()

tpool = ThreadPool(4)

@w1

def MulThreading():

    for n in urls:

        tpool.apply(func=test,args=(n,))

    tpool.close()

    tpool.join()

MulThreading()

运行结果:

[root@linux-node1 ~]# python m1.py

47436

40307

34778

38780

94856

94767

33406

22916

277026

108358

42671

66493

32669

The function <MulProcess> cost time: <55.7311470509>

47436

40307

34778

38780

94856

94767

33406

22916

277026

108358

42671

66493

32669

The function <MulThreading> cost time: <93.1050798893>

可以看到:使用多进程耗时短

参考链接:http://chriskiehl.com/article/parallelism-in-one-line/

巴特西

python判断任务是CPU密集型还是IO密集型

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