Python线程异常慢
我已经决定学习如何在Python中完成多线程，并且进行了比较以查看在双核CPU上可以获得什么样的性能提升。我发现我的简单多线程代码实际上比顺序运行的慢，我不知道为什么。
我进行的测试是生成大量随机数，然后打印最大数量
from random import random
import threading
def ox():
print max([random() for x in xrange(20000000)])
ox()在我的Intel Core 2 Duo上完成大约需要6秒，而ox();ox()大约需要12秒。
然后，我尝试从两个线程调用ox（）来查看完成的速度。
def go():
r = threading.Thread(target=ox)
r.start()
ox()
go()大约需要18秒才能完成，并且两个结果会在彼此之间的1秒钟内打印出来。为什么要慢一点？
我怀疑ox()它是自动并行化的，因为如果我查看Windows任务管理器的“性能”选项卡，并ox()在我的python控制台中调用，则两个处理器的利用率都将提高到大约75％，直到完成为止。Python是否会自动并行化事物max()？
问题答案：
- Python具有GIL。Python字节码一次只能由一个处理器执行。只有某些C模块（不管理Python状态）才能同时运行。
- Python GIL在锁定线程之间的状态方面有巨大的开销。在较新的版本或开发分支中已对此进行了修复-至少应使多线程CPU绑定代码与单线程代码一样快。
您需要使用多进程框架与Python并行化。幸运的是，Python附带的多处理模块使这一操作相当容易。
很少有语言可以自动并行化表达式。如果这是您想要的功能，我建议使用Haskell（数据并行Haskell）
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