python 优化IO和并发提高性能

一、任务量与执行效率的关系

• 任务量和效率成反比：任务量越大，程序整体耗时越长，执行效率越低。
• 程序执行效率 = 完成单位任务所需的时间。任务多、耗时长，效率自然低。

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二、如何提高程序执行效率？

1. 减少任务量

   • 只做必要的工作，减少无用或重复的任务。
   • 例如：数据预处理、过滤无效请求、合并重复操作等。

2. 提高并发量

   • 让多个任务“同时”进行（并发/并行），充分利用CPU和IO资源。
   • 例如：多线程/多进程/协程/异步IO等。

3. 减少单个任务的执行时间

   • 优化算法、减少不必要的计算、提升IO速度。
   • 例如：用高效的数据结构、减少磁盘/网络访问、批量处理等。

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三、程序执行时的“耗时”来源

1. 正常的耗时（CPU耗时）

• CPU执行程序指令所消耗的时间。
• 例如：数学运算、数据处理、逻辑判断等。
• 这种耗时取决于CPU性能和代码效率。

2. IO的耗时

• 等待数据时消耗的时间，通常远大于CPU耗时。
• 例如：读写文件、网络请求、数据库操作等。
• 程序在等待数据时，CPU可能处于空闲状态。

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四、什么是IO（Input/Output）？

• IO：输入/输出，是指程序与外部世界（磁盘、网络、外设等）之间的数据交换。
• Input（输入）：将数据从内存以外的地方（如磁盘、网络）拷贝进内存。
• Output（输出）：将数据从内存发送到内存以外的地方（如磁盘、网络）。

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五、IO操作的优化思路

1. 缩短IO的时间

• 用更快的硬件（如SSD代替HDD）。
• 优化数据格式，减少数据量。
• 批量读写，减少IO次数。

2. 利用等待IO的时间

• 在等待IO时，让CPU去做其他任务，而不是空等。
• 这就是并发/异步编程的核心思想。
• 例如：多线程/多进程/协程/异步IO，让一个任务在等待IO时，其他任务可以继续执行。

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六、举例说明

1. 串行IO（低效）

def read_and_write():
    data = read_file()   # 等待IO
    process(data)        # CPU计算
    write_file(data)     # 等待IO

• 每一步都要等前一步完成，IO等待时CPU空闲，效率低。

2. 并发IO（高效）

from threading import Thread

def task():
    data = read_file()
    process(data)
    write_file(data)

threads = [Thread(target=task) for _ in range(10)]
for t in threads: t.start()
for t in threads: t.join()

• 多个任务同时进行，等待IO时CPU可以切换到其他任务，整体效率大幅提升。

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七、总结

• 程序耗时主要来自CPU计算和IO等待，IO等待通常是性能瓶颈。
• 提升效率的核心思路：
  1. 减少任务量
  2. 提高并发量
  3. 优化单个任务的执行时间，尤其是缩短IO等待或利用等待时间做更多事
• 并发/异步编程是现代高性能程序的关键。

一、代码逐行详解

from threading import Thread

• 导入Python标准库中的Thread类，用于创建和管理线程。

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def task():
    data = read_file()
    process(data)
    write_file(data)

• 定义一个任务函数task，每个线程都会执行这个函数。
• read_file()：假设是一个读取文件或数据的IO操作（可能会阻塞）。
• process(data)：对读取到的数据进行处理（CPU计算）。
• write_file(data)：将处理后的数据写回文件或其他地方（也是IO操作）。

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threads = [Thread(target=task) for _ in range(10)]

• 创建一个包含10个线程的列表，每个线程的目标函数都是task。
• 这意味着将有10个任务并发执行，每个任务都独立完成“读-处理-写”的流程。

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for t in threads: t.start()

• 启动所有线程，让它们几乎同时开始执行task函数。
• 线程的启动是非阻塞的，主线程会很快把所有子线程都启动起来。

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for t in threads: t.join()

• 主线程等待所有子线程执行完毕后再继续（或退出）。
• join()会阻塞主线程，直到对应的子线程结束，保证所有任务都完成。

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二、并发的原理与优势

1. 并发执行

• 多线程让多个任务“同时”进行（实际上是CPU快速切换，或多核CPU真正并行）。
• 当一个线程在等待IO（如读写文件、网络请求）时，CPU可以切换去执行其他线程的任务，大大提升了资源利用率和程序整体效率。

2. 适用场景

• IO密集型任务：如文件读写、网络爬虫、数据库操作等。
• 多线程能有效利用等待IO的时间，让CPU不空闲。

3. 为什么能提升效率？

• 如果串行执行，每个任务都要等前一个任务的IO和处理全部完成，整体耗时是所有任务耗时之和。
• 并发执行时，多个任务的IO等待可以重叠，CPU利用率更高，总耗时大大缩短。

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三、注意事项

• 这里假设read_file和write_file是IO操作，多线程适合IO密集型任务。
• 如果process(data)是CPU密集型任务，Python的GIL会限制多线程的并行效率，此时建议用多进程。
• 多线程操作共享数据时要注意线程安全（本例每个线程独立处理自己的数据，不会有冲突）。

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四、流程图

主线程
  ├─ 启动线程1 ──> task() ──> read_file() ──> process() ──> write_file()
  ├─ 启动线程2 ──> task() ──> ...
  ├─ ...
  └─ 启动线程10 ─> task() ──> ...
  ↓
等待所有线程结束（join）

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五、总结

• 这段代码用多线程并发执行10个独立任务，每个任务包括读、处理、写三个步骤。
• 适合IO密集型场景，能大幅提升程序整体效率。
• start()启动线程，join()等待线程结束，保证所有任务都完成。