Einführung in die parallele und gleichzeitige Programmierung in Python

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf das Global Interpreter Lock (GIL), die Unterschiede zwischen Fäden und Prozessen und die Unterscheidung zwischen paralleler und gleichzeitiger Programmierung. Wir werden dann ein praktisches Beispiel erstellen, das diese Konzepte demonstriert.

Die Global Interpreter Lock (GIL): eine Python -Parallelismus -Hürde

Der Gil, ein Mutex in CPython (die häufigste Python -Implementierung), sorgt für die Sicherheit der Gewinde. Der GIL vorteilhaft für die Integration in nicht-thread-sicherer Bibliotheken und die Beschleunigung des nichtparallelen Codes verhindert, dass sie durch Multithreading eine echte Parallelität verhindert. Nur ein nationaler Thread kann gleichzeitig Python -Bytecodes ausführen.

Operationen außerhalb des Gil-Bereichs (wie I/O-gebundene Aufgaben) können jedoch parallel ausgeführt werden. Dies eröffnet Möglichkeiten für die parallele Verarbeitung, insbesondere in Kombination mit Bibliotheken, die für rechnerische Aufgaben ausgelegt sind.

Threads vs. Prozesse: Wählen Sie den richtigen Ansatz

aus

Parallelität kann mit Threads oder Prozessen erreicht werden. Die Themen sind leicht und teilen Speicher innerhalb eines Vorgangs, während die Prozesse schwerer sind und jeweils einen eigenen Speicherplatz.

• Threads: Geeignet für I/O-gebundene Aufgaben, bei denen die Parallelität ausreicht. Die GIL begrenzt die wahre Parallelität, aber Threads können die Leistung verbessern, indem sie überlappende E/A -Operationen überlappen.

• Prozesse: ideal für CPU-gebundene Aufgaben, die eine echte Parallelität erfordern. Mehrere Prozesse können mehrere CPU -Kerne gleichzeitig verwenden, wobei die Grenzen des GIL umgehen.

parallel vs. gleichzeitig: Verständnis der Nuancen

Parallelität impliziert eine gleichzeitige Ausführung von Aufgaben und nutzt mehrere Kerne. Die Parallelität konzentriert sich dagegen auf die Verwaltung von Aufgaben, um die Effizienz auch ohne echte gleichzeitige Ausführung zu maximieren. Die Parallelität kann die Leistung verbessern, indem die Aufgaben geschickt planen und I/O-gebundene Operationen ermöglichen, während andere Aufgaben ausgeführt werden.

Ein praktisches Beispiel: Vergleich von Techniken

Der folgende Code zeigt serielle, getroffene und prozessbasierte Ansätze zu einer rechnerisch-haken (crunch_numbers), wobei die Leistungsunterschiede hervorgehoben werden:

import time
import threading
import multiprocessing

NUM_WORKERS = 4

def crunch_numbers():
    # Simulate a CPU-bound task
    for _ in range(10000000):
        pass  # Replace with actual computation

start_time = time.time()
for _ in range(NUM_WORKERS):
    crunch_numbers()
end_time = time.time()
print("Serial time=", end_time - start_time)

start_time = time.time()
threads = [threading.Thread(target=crunch_numbers) for _ in range(NUM_WORKERS)]
[thread.start() for thread in threads]
[thread.join() for thread in threads]
end_time = time.time()
print("Threads time=", end_time - start_time)

start_time = time.time()
processes = [multiprocessing.Process(target=crunch_numbers) for _ in range(NUM_WORKERS)]
[process.start() for process in processes]
[process.join() for process in processes]
end_time = time.time()
print("Parallel time=", end_time - start_time)

Die Ausgabe zeigt eine signifikante Leistungsverbesserung mit dem Multiprozessing -Ansatz aufgrund der tatsächlichen Parallelität. Der Gewindeansatz könnte aufgrund des Gils wenig bis gar keine Verbesserung zeigen.

Pythons paralleles und gleichzeitiges Programmierökosystem

Python bietet verschiedene Bibliotheken für parallele und gleichzeitige Programmierung an:

• _thread: Eine Schnittstelle mit niedriger Ebene zu OS-Threads.
• multiprocessing: Bietet eine höhere API für das Prozessmanagement.
• concurrent.futures: Bietet eine konsistente Schnittstelle für Threads und Prozesse.
• gevent: Eine auf Coroutine basierende Bibliothek, die eine effiziente Parallelität ermöglicht.
• Celery: Eine verteilte Task-Warteschlange ideal für komplexe Hochleistungsszenarien.

Denken Sie daran: Prozesse bieten echte Parallelität, sind jedoch ressourcenintensiver. Die Themen sind leichter, aber durch die GIL in Python begrenzt. Wählen Sie den Ansatz aus, der für die Natur Ihrer Aufgabe am besten geeignet ist (CPU-gebunden gegen I/O-gebunden) und Leistungsanforderungen. Parallelität kann häufig erhebliche Leistungssteigerungen liefern, auch ohne echte Parallelität.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in die parallele und gleichzeitige Programmierung in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!