Question

我试图找到执行时间的差异，因为我不断增加线程数。基本上，我想找到在完成该循环中所有线程中的作业后外循环执行的时间。

import threading
import time
from math import sqrt


def run(start, end):
    [sqrt(i) for i in range(start,end)]

n_threads = 2
n_vals = 1000000
start_time = time.time()
for n_threads in range(1,11):
    start_time = time.time()
    for i in range(0,n_threads):
        first = int((n_vals/n_threads)*i)
        last = int((n_vals/n_threads)*(i+1))
        t=threading.Thread(target=run, args=(first,last))
        t.start()
    print("For Threads = "+ str(n_threads) +" --- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

这是一个简单的程序，可以在线程之间平均分割作业，其中n_threads是线程数。我想在n_threads = 1,2 .... 10时找到执行时间。但是，在我目前的代码中，我并不认为我在所有线程执行完毕后都得到时间，而是在其余线程执行时并行给出时间。我该如何解决这个问题？

Answer 1

你没有得到所有线程完成所需的时间，这是对的。您需要将每个线程附加到列表中。然后调用join方法等待该线程完成其工作。另外，请注意Strikeskid的评论。

start_time = time.time()
threads = []
for i in range(0,n_threads):
    t=threading.Thread(target=run, args=(first,last))
    threads.append(t)
    t.start()

# Wait for all threads to complete
for t in threads:
    t.join()
print("For Threads = "+ str(n_threads) +" --- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

使用N个线程执行后查找执行时间

1 个答案: