Ako môžem efektívne využiť beh pre slučku v paralelnom Pythone na optimalizáciu vykonávania môjho kódu?

Pythonov vstavaný „For 'Loop nie je vo svojej podstate paralelizovateľný. Ak chcete spustiť `For 'Solution paralelne, musíte použiť knižnice určené na paralelné spracovanie. Najbežnejšie prístupy sú použitie modulu „Multiprocessing“ alebo špecializovaných knižníc, ako je „súbežná“ a `joblib`. Najlepšia voľba závisí od povahy vašich úloh.

Tu je rozdelenie toho, ako paralelizovať „slučku s týmito metódami, spolu s úvahami pre optimálnu účinnosť:

1. „Multiprocessing“:

Tento modul poskytuje najpriamejšiu kontrolu nad paralelnými procesmi. Najlepšie sa hodí, keď sú vaše iterácie slučky výpočtovo intenzívne a nezávislé (žiadne závislosti na zdieľanej pamäti).

`` `Python

importovať multiprientovanie

def process_item (položka):

"" "Funkcia, ktorá sa má vykonať paralelne pre každú položku." "

# Váš kód na spracovanie jednej položky ide sem. Príklad:

Výsledok =položka * 2

výsledok návratnosti

Ak __name__ =='__main__':# pre kompatibilitu systému Windows

dáta =zoznam (rozsah (1000)) # Vaše údaje

s multiprocessing.pool (processes =multiprocessing.cpU_count ()) ako fondy:

Výsledky =Pool.map (Process_item, Data) # Aplikácia Process_item na každú položku v údajoch

Tlač (výsledky)

`` `

* `multiprocessing.pool`: Vytvára skupinu pracovných procesov. `multiprocessing.cpu_count ()` určuje optimálny počet procesov založených na jadrách procesora vášho systému. V prípade potreby upravte toto číslo (napr. Na hypertheading).

* `Pool.map`: Aplikuje funkciu „Process_item` na každú položku v„ dátovej “itrable a distribuuje prácu v procesoch.

* `if __name__ =='__main __':`: Je to nevyhnutné, najmä v systéme Windows, aby sa zabránilo tvorbe rekurzívnych procesov, ktoré môžu viesť k nehodám.

2. `concurrent.futures`:

Tento modul poskytuje rozhranie na vyššej úrovni ako „multiprocessing“, ktoré ponúka paralelizmus založený na procesoch aj vlákna. Vlákna sú vo všeobecnosti ľahšie, ale sú obmedzené zámkom globálneho tlmočníka (GIL) v Cpython, čo ich robí menej účinnými pre úlohy viazané na CPU.

`` `Python

import súbežné.

def process_item (položka):

# Rovnaké ako predtým

Výsledok =položka * 2

výsledok návratnosti

Ak __name__ =='__main__':

dáta =zoznam (rozsah (1000))

s concurrent.futures.processpooLExecutor () ako exekútor:# Používajte processpooxecutor pre úlohy viazané na procesory

výsledky =zoznam (executor.map (proces_item, data))

Tlač (výsledky)

`` `

* `ProcesspooLExecutor`: Používa procesy vhodné pre operácie viazaných na procesory.

* `ThreadpooLExecutor`: Používa vlákna, lepšie pre operácie viazaných na I/O (čakanie na sieťové požiadavky, čítanie súborov atď.).

3. `joblib`:

`joblib` je knižnica špeciálne navrhnutá na paralelné výpočty v Pythone. Často sa používa v kontextoch vedy o údajoch a strojovom učení. Ponúka pohodlné funkcie a automaticky spracováva niektoré zložitosti.

`` `Python

od joblibu import paralelne, oneskorené

def process_item (položka):

# Rovnaké ako predtým

Výsledok =položka * 2

výsledok návratnosti

Ak __name__ =='__main__':

dáta =zoznam (rozsah (1000))

Výsledky =paralelné (n_jobs =-1) (oneskorené (process_item) (položka) pre položku v údajoch) # n_jobs =-1 Používa všetky procesory

Tlač (výsledky)

`` `

* `paralelné (n_jobs =-1)`: Spustí úlohy paralelne pomocou všetkých dostupných jadier CPU (`-1`).

* `oneskorené (proces_item) (položka)`: Oneskorenie vykonávania `Process_item`, kým nebude naplánované podľa` paralelne`.

Úvahy o účinnosti:

* Riadenie: Paralelizácia zavádza režijné náklady. Ak sú vaše individuálne úlohy veľmi rýchle, režijné náklady môžu prevážiť výhody. Experimentujte na nájdenie optimálnej rovnováhy.

* prenos údajov: Odovzdávanie údajov medzi procesmi môže byť pomalé. Minimalizujte množstvo prenesených údajov, ak je to možné.

* závislosti: Ak sa vaše iterácie slučky navzájom závisia (napr. Výstupom jedného iterácie je vstup pre ďalší), paralelizácia sa stáva oveľa zložitejšou a nemusí byť uskutočniteľná.

* Zdieľané zdroje: Vyhnite sa prístupu k zdieľaným zdrojom (súbory, databáz) z viacerých procesov súčasne bez správnych synchronizačných mechanizmov (zámky, semafory), pretože to môže viesť k rasovým podmienkam a poškodeniu údajov.

* Počet procesov: Optimálny počet procesov je zvyčajne blízko počtu jadier CPU, ale môže sa líšiť v závislosti od úlohy a zaťaženia systému. Experimentovanie je kľúčové.

Nezabudnite profilovať svoj kód a identifikovať prekážky a zmerať zlepšenie výkonu dosiahnuté paralelizáciou. Súbežne paralelizujte časti vášho kódu, ktoré výrazne prispievajú k celkovému behu. Nevhodná paralelizácia môže skutočne * znížiť * výkon.

• Predchádzajúca strana: Ako je možné Python použiť na tvorbu častíc pri simuláciách alebo vizuálnych efektoch? 
• Ďalšia strana: Ako môžem paralelizovať A pre slučku v Pythone zlepšený výkon?