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。

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