Question

我有以下Python代码：

import threading
from datetime import datetime
import time

def f():
    print('---- {:%H:%M:%S}'.format(datetime.now()))
    import http.server
    print('---- {:%H:%M:%S}'.format(datetime.now()))

threading.Thread(target=f).start()

while True:
    pass

当我执行它时，我发现import http.server消耗了大量时间。从下面的输出可以看出，导入需要23秒。

C:\>python foo.py
---- 10:12:03
---- 10:12:26

但是，如果我在无限while循环中稍微睡一觉，导入就会更快。

import threading
from datetime import datetime
import time

def f():
    print('---- {:%H:%M:%S}'.format(datetime.now()))
    import http.server
    print('---- {:%H:%M:%S}'.format(datetime.now()))

threading.Thread(target=f).start()

while True:
    time.sleep(1)

输出：

C:\>python foo.py
---- 10:15:58
---- 10:15:58

我知道join()方法的用法，但我想知道为什么当无限import http.server循环没有睡眠语句时while需要这么长时间在它。

Answer 1

CPython使用Global Interpreter Lock来保护解释器上下文。这可以防止线程同时运行。实际上它们都运行在单处理器核心上。在CPython中，当线程执行空闲操作（即等待I.O.）时，您可以从线程中受益。或者听插座你为主线程做了很多工作。虽然pass没有任何意义，它会消耗CPU周期，而且解释器认为给这个线程提供CPU时间很重要。
使用sleep，您说don't waste anything for this thread until time expires。

Answer 2

我不是这方面的专家，但据我所知，多个线程一个接一个地在同一个核心上运行，所以这是CPU时间共享的问题。然后将sleep添加到无限循环将为您的导入线程提供更多资源。要并行运行，请使用多处理。那么你的代码将使用多个核心。你可以查看这个简单的example

当主线程运行无限循环时，为什么在不同的线程中导入模块需要很长时间？

2 个答案: