
作者:小K
來源:麥?zhǔn)寰幊?
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Python三分鐘第132篇讓大家從協(xié)程爬蟲和計(jì)算密集型和IO密集型兩個(gè)主題中選取一個(gè)來講解,很多小伙伴表示太難了。
小孩子才做選擇,不能全要嗎?
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感謝大家的支持,今天的Python三分鐘給大家介紹下計(jì)算密集型和IO密集型。
這個(gè)知識(shí)比較偏硬件,如果掌握這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn),相信大家在異步、并發(fā)、并行編程會(huì)有更大的進(jìn)步。
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今天的文章也不會(huì)出現(xiàn)任何代碼,也適合不會(huì)Python的同學(xué)食用。
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CPU密集型也叫計(jì)算密集型,這部分工作基本上都是都是CPU完成的。
例如用電腦計(jì)算1億個(gè)數(shù)的平均數(shù)。
CPU密集表示某任務(wù)有著大量的運(yùn)算且沒有阻塞(休息時(shí)間),CPU始終全速運(yùn)行。
最直觀的體現(xiàn)形式是任務(wù)開啟后,CPU溫度將急劇上升,散熱風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)速度也會(huì)變快。
與CPU密集型不同,IO密集型工作基本是由磁盤等儲(chǔ)存設(shè)備完成的。
IO是輸入、輸出的縮寫(Input、Output)。
像我們用U盤往電腦拷貝大型文件,那是最經(jīng)典的IO密集型任務(wù)。
這個(gè)問題不太好回答,要從實(shí)際情況進(jìn)行分析,如果爬蟲需要突破對(duì)方服務(wù)器的安全措施(反爬),可能也會(huì)涉及大量的解密計(jì)算。
這樣的爬蟲應(yīng)該要被分到CPU密集型任務(wù)里去的。
如果就像上篇文章中的協(xié)程爬蟲那樣,只是負(fù)責(zé)發(fā)送請(qǐng)求和接收請(qǐng)求,CPU參與度不高。
這樣的爬蟲應(yīng)該要被分到IO密集型任務(wù)里去的。
但是協(xié)程爬蟲存在大量的計(jì)算任務(wù),那。。。。。沒啥必要用協(xié)程了。
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如果Baidu的服務(wù)器響應(yīng)速度能再快一點(diǎn),我相信我們的協(xié)程爬蟲速度也會(huì)更快一點(diǎn)。
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說到計(jì)算密集型就不得不提Python的GIL(全局解釋器鎖)。
因?yàn)镚IL的存在,CPython解釋器只能運(yùn)行在一個(gè)進(jìn)程之中,CPython沒有真正的多進(jìn)程,所以硬件上CPU核心再怎么多也沒什么用,CPython只能用到一個(gè)核。
計(jì)算密集型是CPython的軟肋。
但是CPython在處理IO密集型任務(wù)還是非常棒的,尤其引入了協(xié)程之后。
如果你對(duì)GIL的概念一知半解,請(qǐng)留言GIL,我將會(huì)專門開一期對(duì)其講解。
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