golangpython对比_Golang、python多线程非常典型例子，对照两门语言计算速度.
比如我们 从1加到100，我们小时候就知道 101*50=5050，这是利用了算法，但是我们这里没有讨论算法，只是验证计算机的计算能力,在GO语言中，我们这样设计遍历。
func main() {
ts := time.Now().UnixNano()
h := 1000000000
sum := 0
for i := 0; i <= h; i++ {
sum = sum + i
}
fmt.Println(sum)
fmt.Print("时间毫秒：")
fmt.Println((time.Now().UnixNano() - ts) / 1000000)
}
计算结果：
500000000500000000
时间毫秒：289
这样单线程计算的话，浪费了计算机的多核性能，而且GO的并发就是利用多核，因此我们开辟几个线程，每个线程计算一段，比如我们要计算1到100等于多少，就可以开辟10个线程，分别计算1-10，10-20等等。
func Count1(start int, end int, ch chan int) {
var cccc int
for j := start; j < end; j++ {
cccc = cccc + j
}
ch <- cccc
}
func main() {
ts := time.Now().UnixNano()
h := 1000000000
sum := 0
ch := make(chan int, 50)
numLength := cap(ch)
for i := 0; i < numLength; i++ {
num := h / numLength
go Count1(num*i, num*i+num, ch)
}
for i := 0; i < numLength; i++ {
select {
case msg := <-ch:
sum = sum + msg
}
}
fmt.Println(sum + h)
fmt.Print("时间毫秒：")
fmt.Println((time.Now().UnixNano() - ts) / 1000000)
}
计算结果：
500000000500000000
时间毫秒：75
可以对比一下，效率提高了4-5倍，因此我们可以推断，我在网吧用的计算机的cpu核数大约在4-8核之间，CPU核数一般是2的次方计算，而且系统不会把CPU的计算能力全部分配我的程序，所以8核最为可靠，（自己没有电脑,也买不起，在这里上网6元一个小时，冲100送100，属于电竞区，还可以接受，其他的区间4元一小时），其实也可以看到并没有完全利用8核全部性能，因为这是系统原因。
看下python
先写个单线程的列子：这次计算100000000，注意这比上面的GO语言计算数目少了一个0。
import time
sum=0
ts=time.time()
for i in range (100000000):
sum=sum+i
print('花费时间：(秒) '+ str( time.time()-ts))
结算结果：
花费时间：(秒) 10.329591035842896
可以对照下，python的遍历计算能力有点弱，因为它属于脚本，每次生成一个对象，所以创建对象消耗的时间过高。
再写多线程，分段计算：
import threading
import time
ts=time.time()
mutex = threading.Lock()
sumList=[]
def Count(start,end):
count=0
for i in range(start,end):
count = count + i
mutex.acquire()
sumList.append(int(count))
mutex.release()
li = []
h=100000000
sliceLen=10
for i in range(sliceLen):
num = int (h / sliceLen)
th = threading.Thread(target=Count, args=(num*i,num*i+num))
th.start()
li.append(th)
for i in li:
i.join()
print(sum(sumList)+h)
print('花费时间：(秒) '+ str( time.time()-ts))
花费时间：(秒) 6.120349884033203
可以看到PYTHON中并没有真正完全利用多核性，由于GIL的限制，并没有真正利用多核来计算，不过由于分担了一些其他的工作，减少了主CPU负担，因此性能也比单线程提高很多。