python如何利用多核cpu_python如何利用多核cpu

图/文：迷神

我们在Python爬虫中，重要的是讲究速度，如果有10万或者100万Url地址，写过爬虫的都会知道，那估计是非常慢的。我们的Python爬虫一般IO密集型业务，Python爬虫程序需要发起网络请求，必然就有网络IO阻塞，通常请求一个URL耗时要几百毫秒到几秒，逐步执行，和我们CPU那么高性能比起来，那真是天壤之别。

比如，我们Python爬虫在单线程同步爬取过程中，一个个的爬取网站所有的URL，假设100个URL，平均每个URL请求的时间是1秒，那么在单线程同步场景下，最快也需要100秒钟，才能把所有的页面爬取下来。

在网页数据爬取以后，发现在数据量不大的时候，这种普通的程序还勉强，如果想极大提高速度，做到 快速爬虫，就需要使用多线程，多进程，异步IO编程了。不过，Python中有一个臭名昭著的GIL，导致做不到真正的并行运算，多核无法真正利用起来。多线程在切换线程，还有切换成本，以及线程的创建成本。如果使用多进程，虽然能利用多核处理的优势，但是多进程的创建本城比线程更高，而IO密集型任务，CPU不是瓶颈。

鉴于此，Python3.4 还是引入了异步 asyncio 模块，增加了异步编程，跟 JavaScript 的async/await 极为类似，大大方便了异步任务的处理。异步编程使得CPU不再需要再去等待耗时的操作，而是让出CPU时间给其他任务执行，可以极大提高完成所有的任务速度。

下面，我们通过具体的小例子，来看看多线程，多进程，异步IO编程的区别：

1、普通同步，单线程阻塞

单线程版本，所有的任务，按照顺序依次等待执行。

单线程

结果如下：

结果

可以发现，总共5个任务，他们每个任务执行时间是1秒钟，单进程阻塞时，总共耗时是5秒多一点点。

2、多线程版本任务

简单来说就是在一个进程里面，可以执行多个任务，在这里的每一个任务就是一个线程。

多线程任务

执行结果：

执行结果

换成多线程之后，5个线程各负责一个任务。我们看到执行结果：1.00598 已经明显比第一个快很多了。即使有GIL

多进程版本任务

多进程就是你的电脑允许运行多个程序，在同一段时间里面，可以 “同时” 执行多个任务。

多进程版本

执行结果：

直接结果

执行结果：1.77686。是不是很奇怪，使用多进程，时间比多线程更慢，为什么？因为创建进程的成本是要比线程高的，虽然，它可以利用多核CPU的优势。

异步版本多个任务

最后，我们来看看异步模式下，怎么样。

异步

执行结果：

执行结果

发现使用asyncio所花的时间是最少的。asyncio可以实现单线程并发IO操作，它没有多线程和进程的创建成本，就是在单线程环境下，切换任务，当这个任务被阻塞时，立刻切换其他任务，当前面的任务完成时，在通知它，这样效率就极大的提高了。

最后，值得一说的就是一个不错的HTTP框架：aiohttp，它是一个基于asyncio实现的非常强大的HTTP框架，很值得学习哦。