asyncio 并发测试

 

asyncio 用这个批量读取文件，需要33ms，没有比多线程快

协程在并发 cpu计算时有优势：比如 box计算，nms可以试试：

由下面的多线程模块threading和协程模块asyncio的对比可以看出，ansyncio的完成时间是threading的一半左右。由此，asyncio在高并发的情况下具有比较大的优势，并且在资源的保护上也做得比threading要好。

#密集运算测试
import asyncio
import time
a = 0
tasks = []
num = 0
async def do_something(x):
    global a
    img=cv2.imread(x[1])
    await asyncio.sleep(0.0001)

    print("this is coroutetime",":",x[0])    #思路1，思路3
# print("this is coroutetime",":",x,a)       #思路2

import os
import cv2
paths=r'D:\data\VOCdevkit2007\VOC2007\JPEGImages/'
files =os.listdir(paths)
for i,file in enumerate(files):
    # img=cv2.imread(paths+file)
         #即使睡眠的时间很短，运算量大都不会产生资源争夺
    coroutine = do_something((i,paths+file))                   #思路1
    # coroutine = do_something(i*0.01)