Проведя много времени в попытках разобраться с многопоточностью, я придумал этот код, который является эталонным тестом:
Пример 1:
from multiprocessing import Process
class Alter(Process):
def __init__(self, word):
Process.__init__(self)
self.word = word
self.word2 = ''
def run(self):
# Alter string + test processing speed
for i in range(80000):
self.word2 = self.word2 + self.word
if __name__=='__main__':
# Send a string to be altered
thread1 = Alter('foo')
thread2 = Alter('bar')
thread1.start()
thread2.start()
# wait for both to finish
thread1.join()
thread2.join()
print(thread1.word2)
print(thread2.word2)
Он завершается за 2 секунды (половина времени многопоточности). Из любопытства я решил выполнить следующее:
Пример 2:
word2 = 'foo'
word3 = 'bar'
word = 'foo'
for i in range(80000):
word2 = word2 + word
word = 'bar'
for i in range(80000):
word3 = word3 + word
print(word2)
print(word3)
К моему ужасу, он выполнился менее чем за полсекунды!
Что здесь происходит? Я ожидал, что многопоточная обработка будет работать быстрее - разве она не должна завершаться за половину времени примера 2, учитывая, что пример 1 - это пример 2, разделенный на два процесса?
После рассмотрения отзывов Криса я включил "фактический" код, потребляющий наибольшее время процесса, что привело меня к мысли о многопоточной обработке:
self.ListVar = [[13379+ strings],[13379+ strings],
[13379+ strings],[13379+ strings]]
for b in range(len(self.ListVar)):
self.list1 = []
self.temp = []
for n in range(len(self.ListVar[b])):
if not self.ListVar[b][n] in self.temp:
self.list1.insert(n, self.ListVar[b][n] + '(' +
str(self.ListVar[b].count(self.ListVar[b][n])) +
')')
self.temp.insert(0, self.ListVar[b][n])
self.ListVar[b] = list(self.list1)