Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
1. Multiprocessing (pre úlohy viazané na CPU):
Ak sú iterácie vašej slučky výpočtovo intenzívne (CPU viazané), viacnásobné spracovanie je najúčinnejším spôsobom paralelizácie. Vytvára viac procesov, z ktorých každý beží na samostatnom jadre CPU. Tým sa zabráni zámku globálneho tlmočníka (GIL), ktorý obmedzuje skutočný paralelizmus pri multithreadingu.
* pomocou `multiprocessing.pool`: Toto je pohodlný spôsob distribúcie úloh vo viacerých procesoch.
`` `Python
importovať multiprientovanie
def process_item (položka):
# Váš kód na spracovanie jednej položky
Výsledok =položka * 2 # Príklad Operácia
výsledok návratnosti
Ak __name__ =='__main__':
položky =rozsah (10)
s multiprocessing.pool (processes =multiprocessing.cpU_count ()) ako fondy:
Výsledky =Pool.map (Process_item, položky)
Tlač (výsledky)
`` `
* pomocou `multiprocessing.process` (pre viac kontroly): Poskytuje jemnejšiu kontrolu, ak potrebujete riadiť procesy individuálne. Užitočné pre zložitejšie scenáre.
2. Multithreading (pre úlohy viazaných na I/O):
Ak vaša slučka zahŕňa veľa čakania (napr. Žiadosti o sieť, I/O súboru), môže byť prospešné multithreading. Zatiaľ čo GIL stále obmedzuje skutočný paralelizmus pre operácie viazaných na CPU v vláknach, čakacia doba sa môže prekrývať, čo vedie k zlepšeniu výkonu.
* pomocou `Threading`: Jednoduché pre základné scenáre. Majte však na pamäti obmedzenia GIL.
`` `Python
importovaný závit
def process_item (položka):
# Váš kód na spracovanie jednej položky (napr. Žiadosť o sieť)
# ... Časovo náročná operácia I/O ...
prejsť
vlákna =[]
pre položku v rozsahu (10):
vlákno =závitové
vlákna.prend (vlákno)
vlákno.start ()
Pre vlákno v vláknach:
vlákno.join ()
`` `
* Používanie knižníc ako `concurrent.futures`: Toto poskytuje rozhranie na vyššej úrovni pre vlákna aj procesy, čo uľahčuje ich správu.
`` `Python
import súbežné.
def process_item (položka):
# Váš kód na spracovanie jednej položky
vrátenie položky * 2
s concurrent.futures.ThreadpooLexecutor () ako exekútor:
výsledky =zoznam (executor.map (proces_item, rozsah (10))))))))
Tlač (výsledky)
`` `
3. Joblib (pre jednoduchšie multiprocessing):
`joblib` poskytuje užívateľsky prívetivé rozhranie na paralelizáciu slučiek, najmä užitočné pri riešení numpy polí alebo scikit-learn. Zaoberá sa niektorými zložitosťami multiprocesov za scénami.
`` `Python
od joblibu import paralelne, oneskorené
def process_item (položka):
# Váš kód na spracovanie jednej položky
vrátenie položky * 2
Výsledky =paralelné (n_jobs =-1) (oneskorené (proces_item) (i) pre i v rozsahu (10))
Tlač (výsledky)
`` `
`n_jobs =-1` využíva všetky dostupné jadrá.
Výber správneho prístupu:
* CPU viazané: Použite `multiprocessing` (s` pool` alebo `Process`) alebo` joblib`.
* i/o-viazané: Použite `multithreading` (s` concurrent.futures "sa odporúča pre čistiteľský kód) alebo asynchrónne programovanie (s„ asyncio`).
* jednoduchá paralelizácia: „Joblib` je dobrá voľba pre jeho ľahké použitie.
Dôležité úvahy:
* Riadenie: Vytváranie a správa procesov alebo vlákien má režijné náklady. Paralelizácia je prospešná iba vtedy, ak je práca vykonaná na iteráciu dostatočne významná na to, aby prevážila túto réžia.
* Zdieľanie údajov: Zdieľanie údajov medzi procesmi môže byť zložitejšie ako zdieľanie údajov medzi vláknami. V prípade potreby použite vhodné mechanizmy (napr. Fronty, zdieľanú pamäť).
* ladenie: Ladenie paralelného kódu môže byť náročnejšie. Začnite s menšou veľkosťou problémov, aby ste uľahčili ladenie.
* závislosti: Uistite sa, že akékoľvek knižnice použité v slučke sú kompatibilné s multiprocessingom (niektoré knižnice nemusia byť bezpečné vlákna).
Nezabudnite vždy porovnávať svoj kód a zistiť, či paralelizácia skutočne zlepšuje výkon vo vašom konkrétnom prípade. Dobre optimalizovaná sekvenčná slučka môže byť niekedy rýchlejšia ako zle implementovaná paralelná.