Python中多线程和多处理的初学者指南
使用Python分析数据,如果使用了正确的数据结构和算法,有时可以大量提高程序的速度。实现此目的的一种方法是使用Muiltithreading(多线程)或Multiprocessing(多重处理)。 在这篇文章中,我们不会详细讨论多线程或多处理的内部原理。相反,我们举一个例子,编写一个小的Python脚本从Unsplash下载图像。我们将从一次下载一个图像的版本开始。接下来,我们使用线程来提高执行速度。 简单地说,线程允许您并行地运行程序。花费大量时间等待外部事件的任务通常适合线程化。它们也称为I/O Bound任务例如从文件中读写,网络操作或使用API在线下载。让我们来看一个示例,它展示了使用线程的好处。 没有线程 在本例中,我们希望通过顺序运行程序来查看从Unsplash API下载15张图像需要多长时间: import requests import time img_urls = [ 'https://images.unsplash.com/photo-1516117172878-fd2c41f4a759', 'https://images.unsplash.com/photo-1532009324734-20a7a5813719', 'https://images.unsplash.com/photo-1524429656589-6633a470097c', 'https