독립적인 Python 함수를 비동기적으로 병렬화하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

Python의 병렬 프로그래밍: 종합 가이드

C의 경우 OpenMP는 코드 병렬화를 위한 간단한 메커니즘을 제공합니다. 그러나 Python 사용자는 유사한 기능을 추구할 때 어려움에 직면합니다. 이 가이드는 프로그래머가 병렬 처리의 힘을 활용하여 코드를 최적화할 수 있도록 Python에 맞춤화된 솔루션을 제시함으로써 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

구체적으로, 두 개의 독립적인 함수인solv1(A ) 및solv2(B)는 순차적이 아닌 병렬로 실행되어야 합니다. 제공된 샘플 코드는 이러한 함수를 다음과 같이 강조합니다.

<code class="python">def solve(Q, G, n):
    ...
    setinneropt, partition, x = setinner(Q, G, n)
    ...
    if ...
        node1 = partition[0]
        node2 = partition[1]
    ...</code>

여기서 핵심 함수는 setinner 및 setouter이며, 병렬화하려는 독립적 작업을 나타냅니다.

권장되는 접근 방식은 Python의 다중 처리 모듈을 활용합니다. 특히 처리 풀. 이러한 풀은 일반 작업자 프로세스를 사용하여 시스템의 CPU 코어당 하나의 작업자를 할당합니다. 결과적으로 여러 작업자 프로세스가 할당된 병렬 작업을 동시에 실행할 수 있습니다.

특정 시나리오의 경우 코드는 다음과 같습니다.

<code class="python">from multiprocessing import Pool
pool = Pool()
result1 = pool.apply_async(setinner, [Q, G, n])  # Evaluate "setinner(Q, G, n)" asynchronously
result2 = pool.apply_async(setouter, [Q, G, n])  # Evaluate "setouter(Q, G, n)" asynchronously
answer1 = result1.get(timeout=10)
answer2 = result2.get(timeout=10)</code>

처리 풀을 생성함으로써 기본적으로 이러한 독립적인 함수를 실행하여 프로세스를 분리하고 효과적으로 병렬 처리를 달성합니다.

Python에서 병렬 프로그래밍에 스레드를 사용하는 것은 동시 작업을 금지하는 GIL(Global Interpreter Lock)으로 인해 권장되지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 파이썬 객체. 따라서 Python의 병렬 프로그래밍에는 스레드보다는 프로세스가 권장됩니다.

위 내용은 독립적인 Python 함수를 비동기적으로 병렬화하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!