Was bedeutet Pycharm bei paralleler Ausführung?

Die Parallellauffunktion in PyCharm ermöglicht die gleichzeitige Ausführung von Codeblöcken und verbessert so die Entwicklungs- und Testeffizienz. Durch Aktivieren dieser Funktion und Festlegen der Anzahl der Prozesse können Sie: den Entwicklungs- und Debugging-Prozess beschleunigen. Reduzieren Sie die Laufzeit der Testsuite. Nutzen Sie die Vorteile von Multi-Core-Prozessoren voll aus. Vereinfachen Sie die Struktur und Wartung von komplexem Code.

Parallelläufe in PyCharm

PyCharm ist eine leistungsstarke integrierte Python-Entwicklungsumgebung (IDE), die eine Funktion namens Parallelläufe enthält. Sie können Ihren Code in mehrere Teile aufteilen, die gleichzeitig ausgeführt werden, wodurch Entwicklung und Tests effizienter werden.

So aktivieren Sie die parallele Ausführung

Die Aktivierung der parallelen Ausführung in PyCharm ist sehr einfach:

1. Öffnen Sie PyCharm und laden Sie Ihr Projekt.
2. Navigieren Sie zum Menü „Ausführen“.
3. Klicken Sie auf die Option „Konfiguration bearbeiten“.
4. Wählen Sie im Dialogfeld „Run/Debug-Konfiguration“ „Python“ als Runner-Typ aus.
5. Aktivieren Sie im Reiter „Parallel“ das Kontrollkästchen „Parallelläufe aktivieren“.
6. Legen Sie die Anzahl der Prozesse fest, die Sie parallel ausführen möchten.

Vorteile der parallelen Ausführung

Die Verwendung der parallelen Ausführung bietet die folgenden Vorteile:

• Erhöhte Entwicklungsgeschwindigkeit: Durch die gleichzeitige Ausführung mehrerer Teile Ihres Codes können Sie den Entwicklungs- und Debugging-Prozess beschleunigen.
• Verbesserung der Testeffizienz: Durch die Parallelisierung Ihrer Testsuiten können die Laufzeiten erheblich verkürzt werden, sodass Sie Fehler schneller identifizieren können.
• Nutzen Sie die Vorteile von Multi-Core-Prozessoren voll aus: Moderne Computer verfügen oft über mehrere Kerne, und der Parallelbetrieb kann die Vorteile dieser Kerne nutzen, um die Leistung zu verbessern.
• Komplexen Code vereinfachen: Die Aufteilung des Codes in parallel laufende Blöcke vereinfacht die Struktur und Wartung komplexer Anwendungen.

Verwendungsbeispiel

Um die parallele Ausführung zu verwenden, können Sie die Klasse ThreadPoolExecutor im Modul concurrent.futures verwenden. Hier ist ein Beispiel, das einen Thread-Pool erstellt und ihn zur parallelen Ausführung von drei Funktionen verwendet: concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 类。以下是一个示例，它创建了一个线程池并使用它来并行运行三个函数：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task(n):
    return n * n

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(task, range(1, 4))

for result in results:
    print(result)

在此示例中，ThreadPoolExecutor 使用三个线程并行执行 task 函数，并将结果存储在 resultsrrreee

In diesem Beispiel verwendet ThreadPoolExecutor drei Threads, um eine Aufgabeparallel > auszuführen Funktion und speichern Sie die Ergebnisse in der results-Liste.

Hinweise

Die folgenden Überlegungen müssen bei der Verwendung paralleler Läufe berücksichtigt werden:

• Gemeinsame Ressourcen:
Wenn Ressourcen zwischen parallel laufenden Blöcken gemeinsam genutzt werden, kann eine Synchronisierung erforderlich sein, um Rennbedingungen zu vermeiden.
• Debugging-Schwierigkeit:
Das Debuggen von parallelem Code kann komplexer sein als das Debuggen von Code, der sequentiell ausgeführt wird.
• Potenzieller Overhead:
Das Erstellen und Verwalten von Threads für die parallele Ausführung kann zu einem gewissen Overhead führen, insbesondere bei kleinen Aufgaben.

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