python多少个线程是最优效率
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发布时间：2024-09-29 18:25
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时间：2024-11-01 17:49
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python四核八线程够用吗不够用。
如果不打游戏的话，四核8线程完全够用。4和8线程其实打游戏也是属于够用的状态，相当于4和16线程来说4和8线程对于游戏来说的话，它的运算速度可能会变慢，但是整体的使用效果并不会差太多，因为有些游戏它只需要单核就可以运行，大型游戏才需要适合一起工作。
python创建多少个线程得到最优的执行效率？
python因为有GIL全局解释器锁，所以python的多线程不能利用多核，但是如果是io密集型的项目，多线程效率也很好，我就是用多线程来做爬虫的。
Python高阶（一）-单线程、多线程和多进程的效率对比测试多线程的目的-“最大限度地利用CPU资源”。每个程序执行时都会产生一个进程，而每一个进程至少要有一个主线程。对于单CPU来说（没有开启超线程），在同一时间只能执行一个线程，所以如果想实现多任务，那么就只能每个进程或线程获得一个时间片，在某个时间片内，只能一个线程执行，然后按照某种策略换其他线程执行。由于时间片很短，这样给用户的感觉是同时有好多线程在执行。
Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多线程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。
单线程、多线程和多进程的效率对比测试：github地址
资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率
|CPU密集型操作|IO密集型操作|网络请求密集型操作
--|--|--|--
线性操作|69.73533328374|17.76633326213|6.78833333651
多线程操作|75.40299995740|145.68366670609|1.93999997775
多进程操作|13.97433336576|4.67833328247|2.38333328565
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