单线程、多线程、协程、多进程对比_python

一、同时执行10个任务的执行快慢

from multiprocessing import freeze_support
freeze_support()
import gevent
import time
import threading
import multiprocessing

start_time=time.time()
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    gevent.sleep(1)
    print('Task %s done' % pid)

if __name__ == '__main__': #多线程不加这个要报错，还有from multiprocessing import freeze_support
    #单线程
    for i in range(1, 10):
        task(i)
    single_time=time.time()


    #协程
    g_list=[]
    for i in range(1,10):
        g=gevent.spawn(task,i)
        g_list.append(g)
    for i in g_list:
        i.join()
    gevent_time=time.time()


    #多线程
    t_list=[]
    for i in range(1,10):
        t=threading.Thread(target=task,args=(i,))
        t.start()
        t_list.append(t)
    for i in t_list:
        i.join()
    thread_time=time.time()

    #多进程

    #mul_start=time.time()
    p_list=[]
    for i in range(1,10):
        p=multiprocessing.Process(target=task,args=(i,))
        p.start()
        p_list.append(p)
    for i in p_list:
        i.join()
    mulprocess_time=time.time()


    print(
        '''
        单线程执行时间：%s
        协程执行时间：%s
        多线程执行时间：%s
        多进程执行时间：%s
        '''%(single_time-start_time,gevent_time-single_time,thread_time-gevent_time,mulprocess_time-thread_time))
    

最终执行结果：

 

 在这个IO任务相对较多的情况下，协程>多线程>多进程>单线程