Introduction à la programmation parallèle et simultanée dans Python

Python, un favori pour la science et le traitement des données, propose un écosystème riche pour l'informatique haute performance. Cependant, la programmation parallèle dans Python présente des défis uniques. Ce tutoriel explore ces défis, en se concentrant sur le verrouillage mondial des interprètes (GIL), les différences entre les fils et les processus, et la distinction entre la programmation parallèle et simultanée. Nous allons ensuite construire un exemple pratique démontrant ces concepts.

Le verrouillage mondial de l'interprète (GIL): un obstacle de parallélisme Python

Le Gil, un mutex dans CPython (l'implémentation de Python la plus courante), assure la sécurité des filetages. Bien que bénéfique pour l'intégration avec des bibliothèques non sécurisées et accélérant le code non parallèle, le GIL empêche le véritable parallélisme par le multithreading. Un seul thread natif peut exécuter des codes bytes python à la fois.

Cependant, les opérations à l'extérieur de la portée du GIL (comme les tâches liées aux E / S) peuvent fonctionner en parallèle. Cela ouvre les possibilités de traitement parallèle, en particulier lorsqu'il est combiné avec des bibliothèques conçues pour les tâches riches en calcul.

Threads vs Processus: Choisir la bonne approche

Le parallélisme peut être obtenu à l'aide de threads ou de processus. Les threads sont légers, partageant la mémoire dans un processus, tandis que les processus sont plus lourds, chacun avec son propre espace mémoire.

• Threads: Convient aux tâches liées aux E / O où la concurrence est suffisante. Le Gil limite le véritable parallélisme, mais les threads peuvent toujours améliorer les performances en chevauchant les opérations d'E / S.

• Processus: Idéal pour les tâches liées au CPU nécessitant un véritable parallélisme. Plusieurs processus peuvent utiliser plusieurs cœurs de CPU simultanément, en contournant les limites du GIL.

parallèle vs simultanément: comprendre les nuances

Le parallélisme implique une exécution simultanée des tâches, en tirant parti de plusieurs noyaux. La concurrence, en revanche, se concentre sur la gestion des tâches pour maximiser l'efficacité, même sans une véritable exécution simultanée. La concurrence peut améliorer les performances en planifiant intelligemment les tâches, permettant aux opérations liées aux E / S de se poursuivre pendant que d'autres tâches sont effectuées.

Un exemple pratique: comparer les techniques

Le code suivant démontre des approches en série, thread et basées sur les processus d'une tâche à calcul (crunch_numbers), mettant en évidence les différences de performances:

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)

La sortie montrera une amélioration significative des performances avec l'approche multiprocesseuse due au véritable parallélisme. L'approche filetée pourrait montrer peu ou pas d'amélioration à cause du gil.

écosystème de programmation parallèle et simultanée de Python

Python propose diverses bibliothèques pour la programmation parallèle et simultanée:

• _thread: Une interface de bas niveau aux threads OS.
• multiprocessing: fournit une API de niveau supérieur pour la gestion des processus.
• concurrent.futures: offre une interface cohérente pour les threads et les processus.
• gevent: une bibliothèque basée sur la coroutine permettant une concurrence efficace.
• Celery: Une file d'attente de tâches distribuée idéale pour les scénarios complexes et hautes performances.

Rappelez-vous: les processus offrent un véritable parallélisme mais sont plus à forte intensité de ressources. Les fils sont plus légers mais sont limités par le gil en python. Choisissez l'approche la mieux adaptée à la nature de votre tâche (liée au processeur vs liée aux E / S) et aux exigences de performance. La concurrence peut souvent fournir des gains de performance significatifs, même sans véritable parallélisme.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!