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  • GC是python自带内存管理机制,GC工作原理:python中内存管理使用是应用计数,每个数会被加上一个整型计数器,表示这个数据被引用次数,当这个整数变为0时则表示该数据已经没有人使用,成为了垃圾数据,当内存...

    一.GIL锁

    什么是GIL? 全局解释器锁,是加在解释器上的互斥锁

    GC是python自带的内存管理机制,GC的工作原理:python中的内存管理使用的是应用计数,每个数会被加上一个整型的计数器,表示这个数据被引用的次数,当这个整数变为0时则表示该数据已经没有人使用,成为了垃圾数据,当内存占用达到某个阈值,GC会将其他线程挂起,然后执行垃圾清理操作,垃圾清理也是一串代码,也就需要一条线程来执行.

    为什么需要GIL?

    由于CPython的内存管理机制是非线程安全,于是CPython就给解释器加了一个锁,解决了安全问题,但是降低了效率,另外,虽然有解决方案,但是由于牵涉太多,一旦修改则很多基于GIL的程序都需要修改,所以变成了历史遗留问题.

    GIL加锁,解锁的时机?

    加锁时机:在调用解释器时立即加锁

    解锁时机:①当前线程遇到IO时释放 ②当前线程执行时间超过设定值时释放,解释器会检测线程的执行时间,一旦到达某个阈值,通知线程保存状态切换线程.

    GIL带来的问题:即使是多核处理器下也无法真正的并行.

    总结:

    ①在单核情况下,无论是IO密集型还是计算密集型,GIL都不会产生影响,而多线程开销小,并且节约资源,所以使用多线程.

    ②在多核情况下,IO密集型会受到GIL的影响,但是很明显IO速度远比计算速度慢,所以两者执行的时间差不多,基本可以忽略不计,而在这个情况下我们考虑到多线程开销小,并且节约资源,所以多核情况下,IO密集型我们使用多线程.

    ③对于计算密集型,在多核情况下,CPython中多线程是无法并行的,为了解决这一弊端,Python推出了多进程技术,可以良好的利用多核处理器来完成计算的任务.

     

    多线程用于IO密集型,如socket,爬虫,web

    多进程用于计算密集型,如金融分析

     

    多进程与多线程效率对比:

    现在的电脑都是多核系统
    #多进程解决计算密集型
    from multiprocessing import Process
    import time
    a = 10
    def task():
        for i in range(10000000):
            global a
            a +=1
            a*10/2-3
    if __name__ == '__main__':
        start = time.time()
        ps = []
        for i in range(3):
            p = Process(target=task)
            p.start()
            ps.append(p)
        for p in ps:
            p.join()
        print(time.time()-start)
    结果:5.455920934677124
    
    #多线程解决计算密集型
    from threading import Thread
    import time
    a = 10
    def task():
        for i in range(10000000):
            global a
            a +=1
            a*10/2-3
    if __name__ == '__main__':
        start = time.time()
        ts = []
        for i in range(3):
            t = Thread(target=task)
            t.start()
            ts.append(t)
        for t in ts:
            t.join()
        print(time.time()-start)
    结果:8.375339031219482
    
    #多进程解决IO密集型
    from multiprocessing import Process
    import time
    def task():
        path =r'E:\python试学视频\day27、28选课系统\11 测试程序2.mp4'
        with open(path,mode='rb') as f:
            while True:
                data = f.read(1024)
                if not data:
                    break
    if __name__ == '__main__':
        start = time.time()
        ps = []
        for i in range(3):
            p = Process(target=task)
            p.start()
            ps.append(p)
        for p in ps:
            p.join()
        print(time.time()-start)
    结果:0.3124856948852539
    #多线程解决IO密集型
    from threading import Thread
    import time
    a = 10
    def task():
        path =r'E:\python试学视频\day27、28选课系统\11 测试程序2.mp4'
        with open(path,mode='rb') as f:
            while True:
                data = f.read(1024)
                if not data:
                    break
    if __name__ == '__main__':
        start = time.time()
        ts = []
        for i in range(3):
            t = Thread(target=task)
            t.start()
            ts.append(t)
        for t in ts:
            t.join()
        print(time.time()-start)
    结果:0.1250016689300537
    

      

    二.GIL锁与自定义锁的区别

    GIL是用于保护解释器相关的数据,解释器也是一段程序,肯定有其定义的各种数据

    GIL并不能保证自己定义的数据的安全,所以当程序中出现多线程共享数据的时候就需要自定义加锁.

     

    三.线程池与进程池

    什么是进程池/线程池?

    池表示是一个容器,本质就是一个存储进程或线程的列表

    IO密集型使用线程池,计算密集型使用进程池

     

    为什么需要线程池/进程池?

    很多情况下需要控制进程或者线程在一个合理的范围内,线程/进程池不仅帮我们控制线程/进程的数量,还帮我们完成了线程/进程的创建,销毁,以及任务的分配

     

    线程池的使用:

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    from threading import current_thread,active_count
    import time
    #创建线程池,指定最大线程数为3 如果不指定 默认为cpu核心数*5
    pool = ThreadPoolExecutor(3) #不会立即开启子线程
    def task():
        print('%s running..'%current_thread().name)
        print(active_count())
        time.sleep(2)
    #提交任务到线程池
    for i in range(10):
        pool.submit(task)
    

    进程池的使用:

    from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
    import time,os
    #创建进程池,最大进程数为3,默认为cpu个数
    pool = ProcessPoolExecutor(3)#不会立即开启子进程
    def task():
        print('%s running..'%os.getpid())
        time.sleep(2)
    if __name__ == '__main__':
        #提交任务到进程池
        for i in range(10):
            pool.submit(task)
            #第一次提交任务时会创建进程后续提交任务直接交给已经存在的进程来完成,如果没有空闲进程就等待
    结果:
    1464 running..
    11732 running..
    8236 running..
    
    1464 running..
    11732 running..
    8236 running..
    
    1464 running..
    11732 running..
    8236 running..
    
    1464 running..
    

    案例:TCP中的应用

    首先要明确,TCP是IO密集型,应该使用线程池

    #多线程TCP服务器
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    import socket
    server = socket.socket()
    server.bind(('192.168.12.207',4396))
    server.listen()
    pool = ThreadPoolExecutor(3) #线程池,控制可以连接到服务器的客户端的个数
    def task(client):
        while True:
            try:
                data = client.recv(1024)
                if not data:
                    client.close()
                    break
                client.send(data.upper())
            except ConnectionResetError:
                client.close()
                break
    while True:
        client,addr = server.accept()
        t = pool.submit(task,client) 
    #多线程TCP客户端
    #使用多线程是为了可以一直输入,不用等输出了才可以输入
    from threading import Thread
    import socket
    client = socket.socket()
    client.connect(('192.168.12.207',4396))
    def send_msg():
        while True:
            msg = input('>>:').strip()
            if not msg:
                continue
            client.send(msg.encode('utf-8'))
    send_t = Thread(target=send_msg)
    send_t.start()
    while True:
        try: #这个也要自定义抛出异常,如果服务器终止,客户端也会报错
            data = client.recv(1024)
            print(data.decode('utf-8'))
        except:
            client.close()
            break
    

     

    与信号量的区别:

    信号量也是一种锁,适用于保证同一时间能有多少个进程或线程访问

    而线程池和进程池,没有对数据访问进行限制仅仅是控制数量

     

    四.同步与异步

    同步(调用/执行/任务/提交),发起任务后必须等待任务结束,拿到一个结果才能继续运行

    异步 发起任务后不需要关系任务的执行过程,可以继续往下运行,但还是需要结果

     

    异步效率高于同步但是并不是所有任务都可以异步执行,判断一个任务是否可以异步的条件是,任务发起方是否立即需要执行结果

     

    同步不等于阻塞 异步不等于非阻塞当使用异步方式发起任务时 任务中可能包含io操作 异步也可能阻塞同步提交任务 也会卡主程序 但是不等同阻塞,因为任务中可能在做一些计算任务,CPU没有切换到其他程序

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    import time
    pool = ThreadPoolExecutor()
    def task():
        time.sleep(1)
        print('sub thread run...')
    for i in range(10):
        pool.submit(task) #submit是以异步的方式提交任务
    print('over')
    
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    import time
    pool = ThreadPoolExecutor()
    def task(i):
        time.sleep(1)
        print('sub thread run ...')
        i += 1
        return i
    for i in range(10):
        f = pool.submit(task,i)
        print(f)
        print(f.result()) #result是阻塞的,会等到这个任务执行完毕才能继续执行,会将异步变为同步
    print('over')
    
    #同步又变为了异步
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    import time
    pool = ThreadPoolExecutor()
    def task(i):
        time.sleep(1)
        print('sub thread run ...')
        i += 1
        return i
    fs = []
    for i in range(10):
        f = pool.submit(task,i)
        fs.append(f)
    #是一个阻塞函数,会等到池子中的所有任务完成后继续执行
    pool.shutdown() #里面有一个wait参数:默认值是True
    #注意:shutdown之后就不能提交新任务了
    for i in fs:
        print(i.result())
    print('over')
    

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/lizeqian1994/p/10216340.html

    展开全文
  • 文章目录一、关于线程池\进程池介绍1.1 池的概念1.2 池的划分1.3 线程池和进程池的区别1.5 进程池的创建(流程)二、创建线程池\进程池的两种方法2.1 concurrentmultiprocessing区别三、concurrent.futures模块3.1...
  • 文章目录一、GIL锁二、多线程与多进程效率对比三、GIL与自定义线程锁的区别四、进程池和线程池的使用五、同步与异步 一、GIL锁 什么是GIL:全局解释器锁,是加在解释器上的互斥锁 为什么需要GIL:由于CPython的...

    一、GIL锁

    1. 什么是GIL:全局解释器锁,是加在解释器上的互斥锁

    2. 为什么需要GIL:由于CPython的内存管理是非线程安全,于是CPython就给解释器加了个锁,解决了安全问题 ,但是降低了效率。另外,虽然有解决方案,但是由于牵涉太多,一但修改则很多以前基于GIL的程序都需要修改,所以变成了历史遗留问题

    3. GIL带来的问题:即使在多核处理器下也无法真正的并行

      总结:

      1. 在单核情况下,无论是IO密集还是计算密集GIL都不会产生影响
      2. 如果是多核下,IO密集型会受到GIL的影响,但是很明显IO速度远比计算速度慢
      3. IO密集型用多线程,因为多线程开销小,节省资源,对于计算密集型应该使用多进程,因为在CPython解释器中多线程是无法并行的

    二、多线程与多进程效率对比

    计算密集型多线程耗时:

    from threading import Thread
    from multiprocessing import Process
    import time
    
    a = 1
    def task():
        global a
        for i in range(10000000):
            a += 1
            a * 10 / 2 - 3
    
    s = time.time()
    t1 = Thread(target=task)
    t2 = Thread(target=task)
    t3 = Thread(target=task)
    
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    
    t1.join()
    t2.join()
    t3.join()
    print(time.time() - s) #耗时为8.482369184494019 
    

    计算密集型多进程耗时:

    from threading import Thread
    from multiprocessing import Process
    import time
    
    a = 1
    def task():
        global a
        for i in range(10000000):
            a += 1
            a * 10 / 2 - 3
    
    s = time.time()
    
    if __name__ == '__main__':
    
        t1 = Process(target=task)
        t2 = Process(target=task)
        t3 = Process(target=task)
    
        t1.start()
        t2.start()
        t3.start()
    
        t1.join()
        t2.join()
        t3.join()
        print(time.time() - s) #耗时为6.604919672012329
    

    IOIO密集型多线程耗时:

    from threading import Thread
    from multiprocessing import Process
    import time
    
    def task():
        # for i in range(10):
        with open(r"D:\软件包\镜像\CentOS-7-x86_64-DVD-1611.iso",mode="rb")as f:
            while True:
                data = f.read(1024)
                if not data:
                    break
    
    s = time.time()
    
    t1 = Thread(target=task)
    t2 = Thread(target=task)
    t3 = Thread(target=task)
    
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    
    t1.join()
    t2.join()
    t3.join()
    print(time.time() - s) #耗时为18.977698802947998
    

    IO密集型多进程耗时:

    from threading import Thread
    from multiprocessing import Process
    import time
    
    def task():
        # for i in range(10):
        with open(r"D:\软件包\镜像\CentOS-7-x86_64-DVD-1611.iso",mode="rb")as f:
            while True:
                data = f.read(1024)
                if not data:
                    break
    
    s = time.time()
    
    if __name__ == '__main__':
    
        t1 = Process(target=task)
        t2 = Process(target=task)
        t3 = Process(target=task)
    
        t1.start()
        t2.start()
        t3.start()
    
        t1.join()
        t2.join()
        t3.join()
        print(time.time() - s) #耗时为11.617670774459839
    

    三、GIL与自定义线程锁的区别

    from threading import Thread,Lock
    import time
    
    lock = Lock()
    a = 0
    def task():
        global a
        lock.acquire()
        temp = a
        time.sleep(0.01)
        a = temp + 1
        lock.release()
    
    
    ts = []
    for i in range(10):
        t1 = Thread(target=task)
        t1.start()
        ts.append(t1)
    for i in ts:
        i.join()
    
    print(a) # 10
    

    总结:GIL使用用于保护解释器相关的数据,解释器也是一段程序,肯定有其定义各种数据, GIL并不能保证你自己定义的数据的安全,所以一旦你的程序中出现了多线程共享数据时就需要自己加锁

    四、进程池和线程池的使用

    线程池使用:

    from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
    from  threading import active_count,current_thread
    import os,time
    #创建线程池,指定最大线程数为3,如果不指定,默认为CPU核心数 * 5
    pool = ThreadPoolExecutor(3) #不会立即开启子线程
    def task():
        print("%s running.." % current_thread().name)
        time.sleep(1)
    #提交任务到线程池
    for i in range(10):
        pool.submit(task)
    

    进程池使用:

    from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
    from  threading import active_count,current_thread
    import os,time
    #创建进程池,最大进程数为3,默认为cpu个数
    pool = ProcessPoolExecutor(3)
    def task():
        print("%s running.." % os.getpid())
        time.sleep(1)
    
    if __name__ == '__main__':
        #提交任务到进程池
        for i in range(10):
            #第一次提交任务时会创建进程,后续再提交任务直接交给已经存在的进程来完成,如果没有空闲进程就等待
            pool.submit(task)
    

    总结:与信号量的区别,信号量也是一种锁,适用于保证同一时间能有多少个进程或线程访问。而线程/进程池,没有对数据访问进行限制仅仅是控制数量

    五、同步与异步

    1. 阻塞:程序遇到了IO操作,无法继续执行代码,叫做阻塞

    2. 非阻塞:程序没有遇到IO操作,正常执行中,就叫非阻塞

    3. 同步:发起任务后必须等待任务结束,拿到一个结果才能继续运行(调用/执行/任务/提交)

    4. 异步:发起任务后不需要关心任务的执行过程,可以继续往下运行

      异步效率高于同步,但是并不是所有任务都可以异步执行,判断一个任务是否可以异步的条件是任务发起方是否立即需要执行结果

      同步不等于阻塞,异步不等于非阻塞,当使用异步方式发起任务时,任务中可能包含io操作,异步也可能阻塞。同步提交任务也会卡主程序,但是不等同阻塞,因为任务中可能在做一对计算任务,CPU没走

      使用线程池来执行异步任务:

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    import time
    pool = ThreadPoolExecutor()
    
    def task(i):
        time.sleep(1)
        print('sub thread run...')
        i += 100
        return i
    
    fs = []
    for i in range(10):
        #submit就是一异步的方式提交任务
        f = pool.submit(task,i)
        fs.append(f)
    #是一个阻塞函数,会等到池子中所有任务完成后继续执行
    pool.shutdown(wait=True)
    
    for i in fs:
        #result是阻塞的,会等到这任务执行完成才继续执行,会异步变成同步
        print(i.result())
    
    print('over')
    

    练习:

    多线程tcp服务端:

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    from threading import  Thread
    import socket
    
    server = socket.socket()
    server.bind(("127.0.0.1",8989))
    server.listen()
    
    pool = ThreadPoolExecutor(3)
    def task(client):
        while True:
            try:
                data = client.recv(1024)
                if not data:
                    client.close()
                    break
                client.send(data.upper())
            except Exception:
                client.close()
                break
    
    while True:
        client,addr = server.accept()
        pool.submit(task,client)
    

    多线程tcp客户端:

    from threading import Thread
    import socket
    
    c = socket.socket()
    c.connect(("127.0.0.1",8989))
    
    def send_msg():
        while True:
            msg = input(">>>:")
            if not msg:
                continue
            c.send(msg.encode("utf-8"))
    
    send_t = Thread(target=send_msg)
    send_t.start()
    
    while True:
        try:
            data = c.recv(1024)
            print(data.decode("utf-8"))
        except:
            c.close()
            break
    
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  • 一般我们是通过动态创建子进程(或子线程)来实现并发服务器,但是会存在这样一些缺点: ... 3、动态创建进程是当前进程的完整映像,当前进程必须谨慎管理其分配文件描述符堆内存等系...

    一般我们是通过动态创建子进程(或子线程)来实现并发服务器的,但是会存在这样一些缺点:

      1、动态创建进程(或线程)比较耗费时间,这将导致较慢的服务器响应。 
      2、动态创建的子进程通常只用来为一个客户服务,这样导致了系统上产生大量的细微进程(或线程)。进程和线程间的切换将消耗大量CPU时间。 
      3、动态创建的子进程是当前进程的完整映像,当前进程必须谨慎的管理其分配的文件描述符和堆内存等系统资源,否则子进程可能复制这些资源,从而使系统的可用资源急剧下降,进而影响服务器的性能。 所以呢,就引入了进程池与线程池的概念。 

    首先我们先来一个简单的例子来看下两者实现有什么区别:

    #并发十条线程求1加到1亿的和

    import threadpool
    
    #调用sum函数求和
    def sum(start,end):
        sum=0
        for i in range(start,end+1):
            sum+=i
        return sum
    
    #定义结果统一回调
    totalsum=0
    def onresult(req,sum):
        global totalsum
        totalsum+=sum
    
    #并发10条线程并求和
    def threadpoolSum():
        # 创建需求列表
        reqlist = []
        for i in range(10):
            reqlist.append(([i * 10 ** 7 + 1, 10 ** 7 * (i + 1)], None))
      #创建需求
        reqs = threadpool.makeRequests(sum, reqlist, callback=onresult)
        # 创建线程为10的线程池
        mypool = threadpool.ThreadPool(10)
      #把需求添加到线程池
        for item in reqs:
            mypool.putRequest(item)
    
        # 阻塞等待
        mypool.wait()
        # 打印结果
        print(totalsum)
    
    #程序主入口
    if __name__ == '__main__':
        threadpoolSum()
    
    接下来我们来看下进程池:
    import multiprocessing
    #调用sum函数求和
    def sum(start,end):
        sum=0
        for i in range(start,end+1):
            sum+=i
        return sum
    #结果统一回调并处理
    totalsum=0
    def onresult(sum):
         global totalsum
         totalsum+=sum
    def MultiprocessPoolSum():
       #创建10条进程池
       mypool = multiprocessing.Pool(10)
      #并发10条进程
       for i in range(10):
          mypool.apply_async(sum, (i * 10 ** 7 + 1, 10 ** 7 * (i + 1)), callback=onresult)
      #关闭进程池
       mypool.close()
      #阻塞等待
       mypool.join()
       print(totalsum)
    
    #程序主入口
    if __name__ == '__main__':
        MultiprocessPoolSum()
    尽管进程和线程两者大体相似,但还是有所区别:
    首先体现在并发上:
      线程池并发数据需要先创建需求,再添加得到线程池当中,而进程池它默认就有两种并发模式,第一种是apply,这是进程的同步,而第二种apply_async则是异步,不需要先创建需求。
    
    其次体现在回调上:
       线程池默认回调上,其除了自身返回的结果外,它还会单独的返回一个系统的(告诉我们那条线程完成了什么任务);而进程池回调就是我们所返回的值,系统不会单独回调一个值。
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  • 线程和进程的区别和使用场景下一篇会介绍到,本篇只接受多线程进程再Python中的应用 concurent是比起threading更加底层的库,比起Python提供的 threading有几个好处 可以通过主线程调度子线程,获得子线程...

    介绍

    为什么需要concurent

    线程和进程间的区别和使用场景下一篇会介绍到,本篇只接受多线程和多进程再Python中的应用


    concurent是比起threading更加底层的库,比起Python提供的 threading有几个好处

    1. 可以通过主线程调度子线程,获得子线程状态以及结果
    2. concurent中多线程和多进程接口一致,切换起来非常平滑

    实际使用

    多线程编程

    如何调用

    注意,executor.submit()是非阻塞的,调用后主线程会继续运行,所以下面的代码会先打印False,随后两个线程运行完毕了再打印结果

    task1.done() 判断是否结束,非阻塞
    task1.result() 获取返回结果,阻塞式
    task2.cancel() 取消任务,如果取消成功会返回True,否则返回False,线程只能在运行之前取消,运行开始或结束后取消都会失败

    from concurrent import futures
    
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    import time
    
    #线程池
    
    def doThings(takeTime):
        time.sleep(takeTime)
        print('finished!')
        return takeTime
    
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
    
    #通过submit函数提交函数到线程池中
    
    task1 = executor.submit(doThings,(3))
    task2 = executor.submit(doThings,(2))
    
    print(task1.done())
    time.sleep(3)
    print(task1.done())
    
    False
    finished!
    finished!
    True
    
    
    print(task1.result())
    3
    
    print(task2.cancel())
    False
    #已经运行完了,取消失败
    

    获取已经成功的task的返回

    使用list批量化提交数据
    as_completed:本身是个生成器,会获取已经完成的task

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
    import time
    
    #线程池
    
    def doThings(takeTime):
        time.sleep(takeTime)
        print('finished!')
        return takeTime
    
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
    
    tasks = [1,2,3,1,1,5,2,3,1,2,3,4]
    all_task = [executor.submit(doThings,(t)) for t in tasks]
    for future in as_completed(all_task):
        data = future.result()
        print(data)
        
    

    在这里插入图片描述
    运行时会不停的返回结果。

    通过executor获得已经完成的task

    差异:

    1. executor.map实际上和Python的map类似,会依此对可迭代对象进行调用,返回对象直接是data,而不是future对象
    2. 返回顺序是tasks的顺序,而不是谁先完成就返回谁。
    
    tasks = [1,2,3,1,1,5,2,3,1,2,3,4]
    for data in executor.map(doThings,tasks):
        print(data)
    
    

    多进程编程

    多进程使用

    对比一下多线程和多进程的调用,发现修改非常煎蛋,只需要把ThreadPoolExecutor 替换成ProcessPoolExecutor就能从多线程切换成多进程


    多线程斐波那契

    def fib(n):
        if n<=2:
            return 1
        return fib(n-1)+fib(n-2)
    
    if __name__ == "__main__":
        with ThreadPoolExecutor(3) as executor:
            all_task = [executor.submit(fib, (num)) for num in range(30,37)]
            start_time = time.time()
            for future in as_completed(all_task):
                data = future.result()
                print("exe result: {}".format(data))
    
            print("last time is: {}".format(time.time()-start_time))
            
    #多线程耗时6.77秒
    last time is: 6.776002407073975
    

    多进程斐波那契

    def fib(n):
        if n<=2:
            return 1
        return fib(n-1)+fib(n-2)
    
    if __name__ == "__main__":
        with ProcessPoolExecutor(3) as executor:
            all_task = [executor.submit(fib, (num)) for num in range(30,37)]
            start_time = time.time()
            for future in as_completed(all_task):
                data = future.result()
                print("exe result: {}".format(data))
    
            print("last time is: {}".format(time.time()-start_time))
    #多进程耗时3.9秒       
    last time is: 3.917999029159546
    
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进程池和线程池的区别