Wie können Pythons „multiprocessing' und „concurrent.futures' eine einfache Schleife parallelisieren, um die Leistung zu verbessern?

Parallelisieren einer einfachen Python-Schleife: Erkunden von Multiprocessing-Optionen

Im Bereich des Hochleistungsrechnens ist Parallelisierung eine effektive Technik zur Beschleunigung die Ausführung rechenintensiver Aufgaben. Diese Frage untersucht die praktische Implementierung der Parallelisierung einer einfachen Python-Schleife mithilfe zweier beliebter Multiprocessing-Ansätze: dem Multiprocessing-Modul und concurrent.futures.ProcessPoolExecutor.

CPythons Global Interpreter Lock: Eine Einschränkung

Bevor wir uns mit den spezifischen Methoden befassen, ist es wichtig, sich mit dem Global Interpreter der CPython-Implementierung zu befassen Sperre (GIL). Die GIL verbietet grundsätzlich die gleichzeitige Ausführung von Python-Code durch verschiedene Threads innerhalb desselben Interpreters. Diese Einschränkung bedeutet, dass Threads in erster Linie für E/A-gebundene Aufgaben, nicht jedoch für CPU-gebundene Arbeitslasten von Vorteil sind. Da der Funktionsname calc_stuff() CPU-gebundene Vorgänge nahelegt, wird die Verwendung mehrerer Prozesse empfohlen.

Multiprocessing mit Multiprocessing-Modul

Das Multiprocessing-Modul bietet einen einfachen Mechanismus für Prozesspools erstellen. Der folgende Code demonstriert seine Verwendung:

pool = multiprocessing.Pool(4)
out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

Multiprocessing mit concurrent.futures.ProcessPoolExecutor

Alternativ kann concurrent.futures.ProcessPoolExecutor auch verwendet werden, um eine Prozessparallelisierung zu erreichen . Diese Methode basiert auf demselben Multiprocessing-Modul und gewährleistet identische Funktionalität:

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
    out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

Beide Multiprocessing-Methoden bieten einen mühelosen Ansatz zur Parallelisierung CPU-gebundener Arbeitslasten und machen sie zu wertvollen Werkzeugen zur Steigerung der Effizienz von Python-Code.

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