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python - python 进程/线程映射如何在 Windows 中工作？为什么线程比进程工作得快？

问题描述

我正在尝试找到一种更快的方法来运行 numpy/sklearn 以在数据列表上执行某些任务。我有一些书建议我在重数据计算工作中使用 Process 而不是 Thread。这样做时，我发现线程比 Process 运行得更快。这是为什么？我应该选择哪种方式？

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Apr  2 10:20:19 2019

@author: Simon
"""
import time
import numpy as np

from sklearn import linear_model
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor as Pool
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor as Pool

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,10,1000), np.linspace(10,100,1000))
zz = 1.0 * xx + 3.5 * yy + np.random.randint(0,100,(1000,1000))

X, Z = np.column_stack((xx.flatten(),yy.flatten())), zz.flatten()


regr = linear_model.LinearRegression()


def regwork(t):
    X=t[0]
    Z=t[1]
    regr.fit(X, Z)
    a, b = regr.coef_, regr.intercept_
    return a

def numpywork(t):
    X=t[0]
    Z=t[1]
    for i in range(1):
        r=np.sum(X,axis=1)+np.log(Z)
    return np.sum(r)

if __name__=="__main__":
    r=regx((X,Z))
    rlist=[[X,Z]]*500



    start=time.clock()
    pool = Pool(max_workers=2)
    results = pool.map(numpywork, rlist)

    for ret in results:
        print(ret)
    print(time.clock()-start)

使用 python 3.6 在 Win7-4 Real Core-I5-4700 上运行。这是输出：

Ways|Workerjob|Process Num 在 taskmgr 中显示|工作时 Cpu 负载|时间成本

2threads|numpy |1 个进程|100%|9s

2threads|sklearn|1 个进程|100%|35s

2进程|numpy |3进程|100%|36s

2个进程|sklearn|3个进程|100%|77s

为什么流程花费更多时间？如何找到更好的方法来降低时间成本并充分利用多核操作系统？

标签： pythonmultithreadingprocesspool

解决方案

好的。我明白了。对于像 numpy 这样可以释放 GIL 的模块，使用 Thread 后端将通过减少从主进程到子进程的 Np 对象复制成本来节省时间。

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