python3线程池/进程池应用ThreadPoolExecutor
多种方法实现 python 线程池 一、 既然多线程可以缩短程序运行时间,那么,是不是线程数量越多越好呢? 显然,并不是,每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的,太多的线程会占用过多的系统资源(内存开销,cpu开销),而且生成太多的线程时间也是可观的,很可能会得不偿失,这里给出一个最佳线程数量的计算方式: 最佳线程数的获取: 1、通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS(即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。),响应时间 2、根据公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程cpu时间)/线程cpu时间) * cpu数量 3、单用户压测,查看CPU的消耗,然后直接乘以百分比,再进行压测,一般这个值的附近应该就是最佳线程数量。 二、如何实现线程池? 1、使用threadpool模块,这是个python的第三方模块,支持python2和python3 #! /usr/bin/env python # -- coding: utf-8 -- import threadpool import time def sayhello (a): print("hello: "+a....