摘要：
ProcessPoolExecutor VS ThreadPoolExecutor 进程池对比线程池 示例一： I/O 场景——10 个网页并发下载 + 实时进度 结果 多线程: 100%|██████████| 10/10 [00:07<00:00, 1.41it/s] 【多线程】I/O 并发总耗 阅读全文
posted @ 2025-09-22 16:20
染指未来
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摘要：
进程池 进程池下载图片（cpu+io混合型任务） 结果 总耗时: 18.28766179084778 示例代码 # -*- coding: utf-8 -*- # 进程池 pool import multiprocessing import time from io import BytesIO i 阅读全文
posted @ 2025-09-22 15:41
染指未来
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摘要：
Python 多进程【二进宫】 CPU多进程VS多线程 结果 [Thread多线程]总耗时：1.44秒 多线程几乎和串行一样慢（因为 GIL） [Process多进程]总耗时：0.43秒 多进程是真正“并行”执行，速度直接提升 3 倍以上 代码示例 # -*- coding: utf-8 -*- # 阅读全文
posted @ 2025-09-22 14:50
染指未来
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Queue 配合Thread使用 生产消费者模型 结果 线程【3】开始下载https://picsum.photos/200/300线程【0】开始下载https://picsum.photos/300/300线程【4】开始下载https://picsum.photos/400/300 线程【1】开始 阅读全文
posted @ 2025-09-22 14:26
染指未来
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Threading 串行VS并发 IO 密集型 结果 >>> 串行开始... 下载https://www.baidu.com/成功，状态码为200 下载https://www.sina.com.cn/成功，状态码为200 下载https://www.bilibili.com/成功，状态码为412 耗 阅读全文
posted @ 2025-09-22 13:41
染指未来
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