Pengenalan kepada pengaturcaraan selari dan serentak di Python

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, yang memberi tumpuan kepada Lock Interpreter Global (GIL), perbezaan antara benang dan proses, dan perbezaan antara pengaturcaraan selari dan serentak. Kami kemudian akan membina contoh praktikal yang menunjukkan konsep -konsep ini.

Kunci penterjemah global (GIL): Python Parallelism Hurdle

gil, mutex dalam cpython (pelaksanaan python yang paling biasa), memastikan keselamatan benang. Walaupun bermanfaat untuk mengintegrasikan dengan perpustakaan yang tidak selamat dan mempercepatkan kod tidak selari, GIL menghalang paralelisme yang benar melalui multithreading. Hanya satu benang asli yang dapat melaksanakan bytecodes python pada satu masa.

Walau bagaimanapun, operasi di luar skop GIL (seperti tugas-tugas I/O) boleh berjalan selari. Ini membuka kemungkinan untuk pemprosesan selari, terutamanya apabila digabungkan dengan perpustakaan yang direka untuk tugas-tugas pengiraan.

Threads vs Processes: memilih pendekatan yang betul

Paralelisme boleh dicapai menggunakan benang atau proses. Threads ringan, berkongsi memori dalam proses, sementara proses lebih berat, masing -masing dengan ruang ingatannya sendiri.

• Threads: Sesuai untuk tugas-tugas I/O yang terikat di mana kesesuaiannya mencukupi. GIL mengehadkan paralelisme yang benar, tetapi benang masih dapat meningkatkan prestasi dengan bertindih operasi I/O.

• Proses: Sesuai untuk tugas-tugas terikat CPU yang memerlukan paralelisme yang benar. Proses berganda boleh menggunakan pelbagai teras CPU secara serentak, melangkaui batasan GIL.

selari vs serentak: memahami nuansa

Paralelisme membayangkan pelaksanaan tugas serentak, memanfaatkan beberapa teras. Konvensyen, sebaliknya, memberi tumpuan kepada menguruskan tugas untuk memaksimumkan kecekapan, walaupun tanpa pelaksanaan serentak yang benar. Konvensyen dapat meningkatkan prestasi dengan tugas penjadualan yang bijak, yang membolehkan operasi I/O terikat untuk meneruskan sementara tugas lain dilakukan.

Contoh praktikal: Membandingkan teknik

Kod berikut menunjukkan pendekatan bersiri, berulir, dan berasaskan proses kepada tugas pengiraan berat (

), menonjolkan perbezaan prestasi: crunch_numbers

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)

Output akan menunjukkan peningkatan prestasi yang signifikan dengan pendekatan multiprocessing disebabkan oleh paralelisme yang benar. Pendekatan berulir mungkin menunjukkan sedikit peningkatan kerana gil.

ekosistem pengaturcaraan selari dan serentak Python

Python menawarkan pelbagai perpustakaan untuk pengaturcaraan selari dan serentak:

• _thread: Antara muka peringkat rendah ke benang OS.
• multiprocessing: Menyediakan API peringkat tinggi untuk pengurusan proses.
• concurrent.futures: Menawarkan antara muka yang konsisten untuk kedua -dua benang dan proses.
• gevent: Perpustakaan berasaskan Coroutine yang membolehkan kesesuaian yang cekap.
• Celery: Giliran tugas yang diedarkan sesuai untuk senario yang kompleks dan berprestasi tinggi.

ingat: Proses menawarkan paralelisme yang benar tetapi lebih intensif sumber. Benang lebih ringan tetapi dibatasi oleh Gil di Python. Pilih pendekatan yang paling sesuai dengan sifat tugas anda (CPU-bound vs I/O-bound) dan keperluan prestasi. Konvensyen sering dapat memberikan keuntungan prestasi yang signifikan, walaupun tanpa paralelisme yang benar.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada pengaturcaraan selari dan serentak di Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!