自动化工具 Python 多线程 threading multiprocessing tomorrow 三个模块到底哪个更快？

冷月醉夕阳 · 2018年11月09日 · 最后由尼古拉斯赵四回复于 2018年11月14日 · 2073 次阅读

最近发现 tomorrow 模块也挺好用的，只要放一个装饰器就好了，异步执行，简单操作，但总感觉性能一般般，大家一般是哪个模块来做多线程的。

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残枫 #11 · 2018年11月09日

threading 多线程，multiprocessing 是多进程，tomorrow 没用过，一般来说用多线程足够了，多进程感觉没啥必要，不过还是要看自己的业务场景，据说还有一个封装了 threading 和 multprocessing 的模块，叫啥我忘记了，好像也还可以

blackcoffee #2 · 2018年11月09日

IO 密集型用多线程，一般 IO 阻塞会释放 GIL，多线程有效；CPU 密集型用多进程，此时由于 GIL 导致多线程无效。

冷月醉夕阳 #3 · 2018年11月09日 Author

对

嗯，是的，掌握一种就好了，只是 tomorrow 一行代码搞定，比较简单

冷月醉夕阳 #8 · 2018年11月09日 Author

对

嗯，这个理解

在路上 #5 · 2018年11月09日

还有 gevent 协程，更轻量级，Locust 性能测试框架就是基于这个协程并发

chris #6 · 2018年11月09日

还是 threading+queue 简单易用。

冷月醉夕阳 #7 · 2018年11月11日 Author

对

现在我也是用这个

红客联盟 #8 · 2018年11月11日

看了一下原理，io 密集型还是协程最快毕竟没有切换时间，服务器处理能力最高

尚酷米 #9 · 2018年11月12日

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor 这个使用更简单

尼古拉斯赵四 #10 · 2018年11月14日

tomorrow 是异步也在 python 里是所谓的协程，站在 cpu 利用率上肯定协程最高效

尼古拉斯赵四 #11 · 2018年11月14日

对

tomorrow 这个库就是用 concurrent.futures 官方例子实现的一个装饰器

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