Python sys.setswitchinterval()函数是用于设置线程切换的时间间隔的函数。线程切换是指CPU在不同的线程之间进行切换的操作，而线程切换的时间间隔则是指CPU在切换线程时所需要的时间间隔。默认情况下，Python的线程切换时间间隔为10毫秒，也就是说，每隔10毫秒就会切换一次线程。而通过调用sys.setswitchinterval()函数，我们可以修改这个时间间隔，让CPU在更短的时间内进行线程切换，从而提高代码的性能。
设置线程切换时间间隔的方式如下：
import sys
# 设置线程切换时间间隔为0.01秒
sys.setswitchinterval(0.01)下面是两个使用实例：
我们通过计算斐波那契数列来比较不同线程切换时间间隔对代码性能的影响。下面是使用默认线程切换时间间隔的代码：
import time
def fib(n):
if n <= 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
t1 = time.time()
for i in range(35):
print(fib(i))
t2 = time.time()
print("Time:", t2 - t1)运行效果如下：
0
1
1
2
3
5
8
13
21
...
Time: 12.0582914352417我们可以看到，使用默认线程切换时间间隔的代码需要12秒的时间才能计算出前35个斐波那契数列。
现在我们将线程切换时间间隔设置为0.001秒，代码如下：
import sys
import time
def fib(n):
if n <= 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
sys.setswitchinterval(0.001)
t1 = time.time()
for i in range(35):
print(fib(i))
t2 = time.time()
print("Time:", t2 - t1)运行效果如下：
0
1
1
2
3
5
8
13
21
...
Time: 11.445899248123169我们可以看到，使用更短的线程切换时间间隔虽然减少了切换时间，但最终的执行时间并没有太大变化。这是因为在计算斐波那契数列时，大部分的时间都花费在计算斐波那契数列上，而线程切换时间相对较短，几乎没有影响到性能。
下面我们来看一个使用多线程爬取网页信息的代码，并比较不同线程切换时间间隔对代码性能的影响。
import requests
import threading
import time
# 定义获取网页内容的函数
def get_content(url):
response = requests.get(url)
content = response.content.decode('utf-8')
print(content)
# 定义线程函数
def run(thread_id, urls):
for url in urls:
print("Thread %d: Getting %s" % (thread_id, url))
get_content(url)
# 定义主函数
def main():
urls = [
'https://www.baidu.com',
'https://www.sogou.com',
'https://www.zhihu.com',
'https://www.douban.com',
'https://www.jianshu.com'
]
threads = []
t1 = time.time()
for i in range(5):
thread = threading.Thread(target=run, args=(i, urls))
threads.append(thread)
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()
t2 = time.time()
print("Time:", t2 - t1)
if __name__ == "__main__":
main()我们可以看到，上面的代码使用了5个线程来分别爬取5个网页的内容。现在我们将线程切换时间间隔设置为0.001秒，代码如下：
import requests
import threading
import time
import sys
# 定义获取网页内容的函数
def get_content(url):
response = requests.get(url)
content = response.content.decode('utf-8')
print(content)
# 定义线程函数
def run(thread_id, urls):
for url in urls:
print("Thread %d: Getting %s" % (thread_id, url))
get_content(url)
# 定义主函数
def main():
urls = [
'https://www.baidu.com',
'https://www.sogou.com',
'https://www.zhihu.com',
'https://www.douban.com',
'https://www.jianshu.com'
]
sys.setswitchinterval(0.001)
threads = []
t1 = time.time()
for i in range(5):
thread = threading.Thread(target=run, args=(i, urls))
threads.append(thread)
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()
t2 = time.time()
print("Time:", t2 - t1)
if __name__ == "__main__":
main()运行效果如下：
Thread 0: Getting https://www.baidu.com
Thread 1: Getting https://www.sogou.comThread 2: Getting https://www.zhihu.com
Thread 3: Getting https://www.douban.comThread 4: Getting https://www.jianshu.com
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
...
<!DOCTYPE html><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=UTF-8"><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=Edge"><meta name="format-detection" content="telephone=no"><meta name="viewport" content="width=device-width,minimum-scale=1,initial-scale=1"><title>搜狗搜索引擎 - 上网从搜狗开始</title><meta name="keywords" content="搜狗搜索,网页搜索,微信搜索,图片搜索,音乐搜索,视频搜索,新闻搜索,知乎搜索,贴吧搜索,购物搜索" /><meta name="description" content="搜狗搜索是全球第三代互动式搜索引擎，支持微信公众号和文章搜索、知乎搜索、英文搜索及翻译等，通过自主研发的人工智能算法为用户提供更快捷、精准、个性化的搜索服务。" /></head><body><div class="main"><div class="logo-bar"><a href="//www.sogou.com/" class="logo-link"><img src="//img02.sogoucdn.com/v2/static/sogou_logo.gif" alt="搜狗搜索" /></a><a href="//www.sogou.com/docs/terms.htm" id="st-t-tos" target="_blank" rel="noopener">搜索设置</a></div><form action="/web" id="searchForm"><input type="text" autoComplete="off" maxlength="100" name="query" id="query" /><input type="hidden" name="ie" value="utf8" /><input type="hidden" name="insite" value="www.sogou.com" /><input type="hidden" name="pid" value="sogou-netb-7c18d68e12f8dca8-0001" /><button type="submit" id="searchBtn">搜索</button></form><div class="tab clear"><a href="/web" id="kso" class="focus"><em>网页</em></a><a href="/videos?utm_source=sogou-mobbtab2&utm_medium=tab&uID=XG20512610420638&k=2&tj_url=tab_videos&s_from=result_up" id="vso"><em>视频</em></a><a href="/wx?utm_source=sogou-mobbtab2&utm_medium=tab&uID=XG20512610420638&k=3&tj_url=tab_wx&s_from=result_up" id="wxlink"><em>微信</em></a><a href="/pic?utm_source=sogou-mobbtab2&utm_medium=tab&uID=XG20512610420638&k=4&tj_url=tab_pic&s_from=result_up" id="picso"><em>图片</em></a><a href="/news?utm_source=sogou-mobbtab2&utm_medium=tab&uID=XG20512610420638&k=5&tj_url=tab_news&s_from=result_up" id="tsoupnews"><em>新闻</em></a></div><div id="sogou_vr_3000077884_container" class="vrContainer cSpan4x4" style="visibility: hidden;"><!--{vr}--></div></div><script>window.sogou={pid:'sogou-netb-7c18d68e12f8dca8-0001',text:'搜狗',title:'',rtt:5,top:{_html:'<li><a href="//www.sogou.com?fr=sg-idx" target="_blank" rel="noopener">搜狗首页</a></li><li><a href="//v.sogou.com/" target="_blank" rel="noopener">视频</a></li><li><a href="//pic.sogou.com/?fr=sg-idx" target="_blank" rel="noopener">图片</a></li><li><a href="//news.sogou.com/?fr=sgxw&pid=sogou-netb-7c18d68e12f8dca8-0001" target="_blank" rel="noopener">新闻</a></li><li><a href="//mp.sogou.com" target="_blank" rel="noopener">微信</a></li><li><a href="//gongyi.sogou.com/" target="_blank" rel="noopener">公益</a></li>'...
...
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(Time: 2.86297345161438)我们可以看到，使用较短的线程切换时间间隔时，多线程爬虫的执行时间从约3秒降低到了约2.8秒，执行效率有所提高。因为多线程爬虫的工作过程中，需要不断地进行线程切换，如果线程切换时间间隔较长，会导致线程之间的等待时间增加，从而降低代码执行效率。因此，在多线程编程中，将线程切换时间间隔尽可能地缩短，是提高代码执行效率的关键策略之一。
本文链接：http://task.lmcjl.com/news/3880.html