asyncio 并发测试

asyncio 用这个批量读取文件，需要33ms，没有比多线程快

协程在并发 cpu计算时有优势：比如 box计算，nms可以试试：

由下面的多线程模块threading和协程模块asyncio的对比可以看出，ansyncio的完成时间是threading的一半左右。由此，asyncio在高并发的情况下具有比较大的优势，并且在资源的保护上也做得比threading要好。

  

   

    

     

    
    

     

      #密集运算测试
     
    
   

    

     

    
    

     

      import asyncio
     
    
   

    

     

    
    

     

      import time
     
    
   

    

     

    
    

     

      a = 0
     
    
   

    

     

    
    

     

      tasks = []
     
    
   

    

     

    
    

     

      num = 0
     
    
   

    

     

    
    

     

      async def do_something(x):
     
    
   

    

     

    
    

     
 global a
     
    
   

    

     

    
    

     

       img=cv2.imread(x[1])
     
    
   

    

     

    
    

     
 await asyncio.sleep(0.0001)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       print("this is coroutetime",":",x[0]) #思路1，思路3
     
    
   

    

     

    
    

     

      # print("this is coroutetime",":",x,a) #思路2
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      import os
     
    
   

    

     

    
    

     

      import cv2
     
    
   

    

     

    
    

     

      paths=r'D:\data\VOCdevkit2007\VOC2007\JPEGImages/'
     
    
   

    

     

    
    

     

      files =os.listdir(paths)
     
    
   

    

     

    
    

     

      for i,file in enumerate(files):
     
    
   

    

     

    
    

     
 # img=cv2.imread(paths+file)
     
    
   

    

     

    
    

     
 #即使睡眠的时间很短，运算量大都不会产生资源争夺
     
    
   

    

     

    
    

     

       coroutine = do_something((i,paths+file)) #思路1
     
    
   

    

     

    
    

     
 # coroutine = do_something(i*0.01) 
     
    
  
 

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原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/87898932