python多线程会运行在多个cpu么?
Python由于GIL的关系,python的多线程并没有发挥多核的作用,这些线程都是在在单核上跑的 所以要想发挥多核的作用,就需要使用多进程,尽可能的在每一个CPU核心上分配到一个python进程。
所以要想跑满多核CPU就得多进程多线程互相结合
python频繁写入文件时提速的方法?
1. 考虑异步写入:如果写入是短时间的任务,可以使用异步IO来延迟IO操作,这可以让CPU在其他任务上有更多机会。
2. 减少文件访问的次数:如果你需要在多次写入操作之间写入相同的文件,可以尝试将多次写入操作合并为一次写入操作。
3. 合理地使用缓冲区:如果你使用了缓冲区,那么你可以将数据先写入缓冲区,在缓冲区达到一定大小时一次性写入文件,这样可以减少IO操作的次数。
4. 使用适当的文件打开模式:如果你需要在写入大量数据时减少IO操作的次数,可以使用二进制模式打开文件,这样可以避免将数据转换为字符串再写入文件。
5. 合理地使用锁:如果你需要在多线程或多进程中写入相同的文件,可以使用锁来保证线程或进程的互斥性,从而避免多个线程或进程同时写入文件时出现竞争条件。
请注意,这些建议只是其中的一部分,具体的提速方法取决于你的应用场景和需求。
频繁写入文件时,可以***用以下方法提升写入速度:
1. 使用缓存:将要写入的数据先存储在内存中,当缓存满时再一次性写入文件。这种方式可以减少频繁的I/O操作,提高效率。
2. 使用二进制模式:在使用open()函数打开文件时,使用二进制模式("wb")可以避免文本模式下的编码转换和换行符处理,从而提高写入速度。
3. 减少系统调用:在进行频繁写入时,可以将多个数据合并成一个大的字符串或字节串,然后一次性写入文件。这样可以减少系统调用次数,提高效率。
4. 使用多线程或多进程:将写入操作放到单独的线程或进程中进行,可以避免阻塞主程序,并且利用多核CPU提高并发能力。
其实上很简单,两行代码就可以搞定 >>> a=open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\123.txt', 'r+') >>> print a.readlines()
python的优点不包括什么?
python优点不包括以下内容:
1、Python 多线程和速度
Python 整体性能缓慢,有限的线程和多处理能力是其未来发展的主要障碍。
Python长期以来一直重视编程的易用性而不是运行时的速度。当通过使用C或C++编写的高速外部库(如Numpy和Numba)在Python中完成如此多的性能密集型任务时,你会发现Python重视编程的易用性也是一种不错的选择。但是尽管如此,Python的开箱即用的性能速度依然落后于其他语言,比如说具有同样简单语法的Nim和Julia,却可以被编译为机器代码,具有更高的性能优势。
Python无法全面利用多核处理器是其长久以来的问题,它确实具有线程功能,但它的线程功能是局限于单个核心的。虽然Python可以使用多进程,但是调度和同步这些子进程的结果并不总是有效。
2、Python 打包和可执行文件
即使在Python诞生30年后,Python依然没有很好的方法来生成可执行文件(exe程序等)我们只能通过第三方工具解决。而且用起来比较麻烦。