title: pypy3與python多執行緒比較
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另外,有一些功能正在開發,將包含在1.8版本中,這些功能包括:
from django.test import testcase
# create your tests here.
import threading
num = 0
def change_it(n):
global num
for i in range(1000000):
num = num + n
num = num - n
print(num)
threads = [
threading.thread(target=change_it, args=(8,)),
threading.thread(target=change_it, args=(10,)),
threading.thread(target=change_it, args=(5,))
][t.start() for t in threads]
[t.join() for t in threads]
print(num)
我們執行三次
第一次
100-5
-5
第二次
0
1010
10
第三次
0818
18
from django.test import testcase
# create your tests here.
import threading
num = 0
def change_it(n):
global num
for i in range(1000000):
num = num + n
num = num - n
print(num)
threads = [
threading.thread(target=change_it, args=(8,)),
threading.thread(target=change_it, args=(10,)),
threading.thread(target=change_it, args=(5,))
][t.start() for t in threads]
[t.join() for t in threads]
print(num)
我們執行三次
第一次
000
0
第二次
000
0
第三次
000
0
我們發現pypy3在處理多執行緒的時候是比python處理能力更強
import time
s1 = time.time()
ss = [x ** 2 for x in range(10000000)]
pypy3執行速度是不如python的
所以我們在合適的地方選擇合適直譯器
並沒有乙個直譯器是完美的
Python3爬蟲與多執行緒
企鵝號 你收到一封新郵件 介紹這個爬蟲的目的 模組,創造原始單執行緒爬蟲 對這個爬蟲進行改造,創造多執行緒爬蟲 一 爬蟲功能介紹 文章標題取的是 python爬蟲與多執行緒 而不是 python多執行緒爬蟲 因為爬蟲的目的是為了獲取資料而非炫技。即使沒有多執行緒,單執行緒的爬蟲也可以完成任務,大不了...
Python 多執行緒3 同步執行緒
現在假設這樣乙個例子 有乙個全域性的計數num,每個執行緒獲取這個全域性的計數,根據num進行一些處理,然後將num加1。很容易寫出這樣的 encoding utf 8 import threading import time class mythread threading.thread def ...
Python3多執行緒
學習python執行緒 python3 執行緒中常用的兩個模組為 thread threading 推薦使用 thread 模組已被廢棄。使用者可以使用 threading 模組代替。所以,在 python3 中不能再使用 thread 模組。為了相容性,python3 將 thread 重新命名為...