파이썬의 병렬 및 동시 프로그래밍 소개

데이터 과학 및 처리가 가장 좋아하는 Python은 고성능 컴퓨팅을위한 풍부한 생태계를 제공합니다. 그러나 Python의 병렬 프로그래밍은 독특한 과제를 제시합니다. 이 튜토리얼은 글로벌 통역사 잠금 (GIL), 스레드와 프로세스의 차이점, 병렬 프로그래밍과 동시 프로그래밍의 차이점에 중점을 둔 이러한 과제를 탐구합니다. 그런 다음 이러한 개념을 보여주는 실용적인 사례를 구축 할 것입니다

Gil (Global Interpreter Lock) : Python 병렬 처리

gil, cpython의 뮤 테스 (가장 일반적인 Python 구현)는 스레드 안전을 보장합니다. 비 스레드-안전 라이브러리와 통합하고 평행이 아닌 코드를 속도를 높이는 데 유리하지만 Gil은 멀티 스레딩을 통해 실제 병렬 처리를 방지합니다. 하나의 기본 스레드만이 한 번에 파이썬 바이트 코드를 실행할 수 있습니다.

그러나 그러나 Gil의 범위 (I/O-bound 작업과 같은) 외부의 작업은 병렬로 실행될 수 있습니다. 이는 특히 계산이 많은 작업을 위해 설계된 라이브러리와 결합 할 때 병렬 처리 가능성을 열어줍니다.

스레드 대 프로세스 : 올바른 접근법 선택 병렬 처리는 스레드 또는 프로세스를 사용하여 달성 할 수 있습니다. 스레드는 가볍고 프로세스 내에서 메모리를 공유하는 반면 프로세스는 각각 고유 한 메모리 공간을 갖습니다.

스레드 :

동시성이 충분한 I/O 바운드 작업에 적합합니다. 길은 진정한 병렬 처리를 제한하지만 스레드는 I/O 작업을 겹쳐서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

프로세스 : 진정한 병렬 처리가 필요한 CPU 바운드 작업에 이상적입니다. 여러 프로세스는 길의 한계를 우회하여 여러 CPU 코어를 동시에 활용할 수 있습니다.

평행 대 동시성 : 뉘앙스 이해 병렬 처리는 여러 코어를 활용하여 작업의 동시 실행을 의미합니다. 반면에 동시성은 실제 동시 실행 없이도 효율성을 극대화하기위한 작업 관리에 중점을 둡니다. 동시성은 작업을 영리하게 예약하여 성능을 향상시켜 다른 작업이 수행되는 동안 I/O 바운드 작업이 진행될 수 있습니다.

실질적인 예 : 기술 비교 다음 코드는 성능 차이점을 강조하는 계산 중심 작업에 대한 직렬, 스레드 및 프로세스 기반 접근 방식을 보여줍니다.

출력은 진정한 병렬 처리로 인해 멀티 프로세싱 접근법으로 상당한 성능 향상을 나타냅니다. 실로 된 접근 방식은 길로 인해 개선이 거의 없거나 전혀 없을 수 있습니다. 파이썬의 평행 및 동시 프로그래밍 생태계
• Python은 병렬 및 동시 프로그래밍을위한 다양한 라이브러리를 제공합니다
  • : OS 스레드에 대한 낮은 수준의 인터페이스 _thread : 프로세스 관리를위한 더 높은 수준의 API를 제공합니다.
  : 스레드와 프로세스 모두에 대한 일관된 인터페이스를 제공합니다.
  • : 효율적인 동시성을 가능하게하는 코 루틴 기반 라이브러리 : 복잡하고 고성능 시나리오에 이상적인 분산 작업 대기열. multiprocessing 기억 : 프로세스는 진정한 병렬 처리를 제공하지만 더 자원 집약적입니다. 스레드는 가볍지 만 Python의 Gil에 의해 제한됩니다. 작업의 성격 (CPU 바운드 대 I/O 바운드) 및 성능 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 선택하십시오. 동시성은 종종 진정한 병렬 처리 없이도 상당한 성능 이득을 제공 할 수 있습니다.

위 내용은 파이썬의 병렬 및 동시 프로그래밍 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!