다중 처리 및 병렬 맵을 사용하여 Python 함수를 병렬화하는 방법은 무엇입니까?

Python의 병렬 프로그래밍

Python에서 병렬 프로그래밍을 사용하면 프로그램의 특정 섹션을 동시에 실행할 수 있어 잠재적으로 성능이 향상됩니다. Python에서 병렬 처리를 달성하려면 다중 처리 모듈이 널리 선택됩니다.

예:

solv1과solv2라는 두 개의 독립적인 함수가 포함된 코드 구조를 생각해 보세요. 이러한 함수를 병렬화하려면:

<code class="python">from multiprocessing import Pool
pool = Pool()
result1 = pool.apply_async(solve1, [A])  # Asynchronously evaluate solve1(A)
result2 = pool.apply_async(solve2, [B])  # Asynchronously evaluate solve2(B)
answer1 = result1.get(timeout=10)
answer2 = result2.get(timeout=10)</code>

이 코드는solv1 및solv2의 비동기 실행을 처리하기 위해 프로세스를 생성하는 처리 풀을 생성합니다. 각 프로세스는 동시 실행을 위해 서로 다른 CPU 코어를 활용합니다.

대체 병렬화 옵션:

코드 섹션을 병렬화하는 또 다른 옵션은 병렬 맵을 사용하는 것입니다. 이러한 경우 인수 목록이 있고 각 인수에 단일 함수를 병렬로 적용합니다.

<code class="python">args = [A, B]
results = pool.map(solve1, args)</code>

고려 사항:

스레드도 가능하지만 동시성에 사용되는 Python의 GIL(Global Interpreter Lock)은 Python 개체의 병렬 실행을 방지하여 스레드를 Python 코드 병렬화에 비효율적으로 렌더링합니다.

위 내용은 다중 처리 및 병렬 맵을 사용하여 Python 함수를 병렬화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!