python多线程并发加速

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python多线程并发加速 

多线程例子

打印线程号,进程号


由于 Python 的全局解释器锁(GIL)限制,在 CPU 密集型任务中多线程的效果并不理想,但对于 I/O 密集型任务,多线程仍然是有效的。

python多线程并发加速 

python多线程并发

遍历数据库,然后查询历史记录,然后分析

数据查询100ms,这时需要3分钟,加了并发处理后,需要1.2分钟

后来数据库加了索引,需要6秒就可以了,

总结:加索引能带来30倍的优化。

并发又花了2倍多。

如果数据只有网络并发,则多线程加速效果明显

更新股票信息,原来需要57s,现在需要6s。

多线程例子


class Mythread(Thread):
    def __init__(self, name):
        sup

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