Bagaimanakah anda dapat mencapai paralelisme yang benar di Python, memandangkan Gil?

Bagaimanakah anda dapat mencapai paralelisme yang benar di Python, memandangkan Gil?

Kunci penterjemah global (GIL) di Python menimbulkan cabaran penting untuk mencapai paralelisme yang benar, kerana ia hanya membolehkan satu benang untuk melaksanakan bytecode python pada satu masa, dengan berkesan menghalang pelbagai threading daripada menggunakan pelbagai teras CPU untuk tugas-tugas CPU yang terikat. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa strategi untuk mencapai paralelisme yang benar walaupun Gil:

1. Multiprocessing : Dengan menggunakan modul multiprocessing , anda boleh membuat proses python berasingan, yang tidak dikekang oleh GIL. Setiap proses mempunyai penterjemah python sendiri dan ruang ingatan, yang membolehkan mereka berjalan selari dan menggunakan teras CPU berganda.
2. Pelaksanaan pihak ketiga : Beberapa pelaksanaan Python seperti Jython dan Ironpython tidak mempunyai Gil, yang membolehkan multi-threading yang benar. Ini boleh digunakan sebagai alternatif kepada cpython, pelaksanaan standard, untuk mencapai paralelisme.
3. Perpustakaan dan Alat Luaran : Perpustakaan seperti numba dan Cython membolehkan anda menyusun kod python ke kod mesin asli, melangkau GIL untuk bahagian tertentu kod. Di samping itu, menggunakan asyncio dengan asyncio.run_in_executor boleh menguruskan tugas-tugas I/O yang cekap dengan cekap.
4. Percepatan GPU : Perpustakaan seperti PyCUDA atau PyOpenCL boleh memanfaatkan GPU untuk pemprosesan selari, dengan berkesan menghalang GIL untuk jenis pengiraan tertentu.

Dengan memanfaatkan strategi ini, pemaju dapat mengatasi batasan -batasan yang dikenakan oleh Gil dan mencapai paralelisme yang benar di Python.

Apakah alternatif kepada Gil yang boleh digunakan untuk mencapai paralelisme yang benar dalam Python?

Walaupun GIL adalah komponen utama cpython, terdapat beberapa alternatif dan strategi yang boleh digunakan untuk mencapai paralelisme yang benar dalam Python:

1. Pelaksanaan Python Alternatif :

   • Jython : Berjalan di Mesin Maya Java (JVM) dan tidak mempunyai Gil, yang membolehkan multi-threading yang benar.
   • Ironpython : Berjalan pada Runtime Bahasa Biasa .NET dan juga tidak mempunyai gil.
   • PYPY : Walaupun ia mempunyai GIL, ia termasuk pengkompil yang tepat (JIT) yang dapat mengoptimumkan jenis operasi tertentu, dan cawangan STM (memori transaksional perisian) menawarkan pelaksanaan bebas GIL eksperimen.

2. Menggunakan sambungan asli :

   • Cython : Dengan menyusun kod seperti python ke C, anda boleh membuat sambungan yang berjalan tanpa gil dan dapat mencapai paralelisme yang benar.
   • Numba : Perpustakaan ini menyusun kod python dan numpy kepada arahan mesin asli, yang boleh memintas gil dan menggunakan beberapa teras dengan berkesan.

3. Multiprocessing :

   • Modul multiprocessing di Python menyediakan API yang serupa dengan threading tetapi menanam proses python baru, yang tidak tertakluk kepada GIL.

4. Pengaturcaraan Asynchronous :

   • Perpustakaan seperti asyncio dan rangka kerja seperti gelung acara Twisted atau Tornado dan multitasking koperasi, yang boleh mengendalikan kesesuaian yang tinggi untuk tugas-tugas I/O yang terikat.

5. Pengkomputeran GPU :

   • Perpustakaan seperti PyCUDA dan PyOpenCL membolehkan Python mengira pengiraan untuk GPU, mencapai paralelisme melalui pecutan GPU.

Alternatif dan strategi ini menawarkan pelbagai laluan untuk mencapai paralelisme yang benar dalam Python tanpa dihalang oleh Gil.

Bagaimanakah menggunakan bantuan multiprocessing memintas gil untuk paralelisme yang benar di Python?

Menggunakan modul multiprocessing di Python adalah cara yang kuat untuk memintas gil dan mencapai paralelisme yang benar. Inilah cara ia berfungsi:

1. Proses berasingan : multiprocessing mencipta proses python yang berasingan, masing -masing menjalankan penterjemah python sendiri. Oleh kerana GIL adalah per-interpret, setiap proses boleh melaksanakan kod python secara bebas tanpa dikekang oleh GIL.
2. Pelaksanaan selari : Setiap proses boleh menggunakan teras CPU yang berbeza, yang membolehkan paralelisme yang benar. Ini bermakna tugas-tugas terikat CPU boleh diedarkan di pelbagai teras, mengakibatkan peningkatan prestasi yang ketara.
3. Komunikasi dan Penyegerakan : multiprocessing menyediakan mekanisme seperti beratur, paip, dan memori bersama untuk memudahkan komunikasi dan penyegerakan antara proses. Ciri -ciri ini membolehkan anda menguruskan pertukaran data dan koordinasi tugas dengan berkesan.
4. API Sama dengan threading : Modul multiprocessing menawarkan API yang serupa dengan modul threading , menjadikannya agak mudah bagi pemaju yang biasa dengan threading untuk peralihan ke multiprocessing. Kesamaan ini termasuk ciri -ciri seperti Process , Pool , dan objek Manager .
5. Mengendalikan tugas-tugas CPU yang terikat : Dengan membelah tugas-tugas CPU yang terikat dalam pelbagai proses, anda dapat menggunakan semua teras CPU yang tersedia. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan Pool untuk membuat kolam proses pekerja yang boleh melaksanakan tugas selari.

Berikut adalah contoh mudah menggunakan multiprocessing untuk melakukan pengiraan selari:

 <code class="python">from multiprocessing import Pool def square(x): return x * x if __name__ == '__main__': with Pool(4) as p: print(p.map(square, [1, 2, 3, 4]))</code>

Contoh ini menggunakan empat proses untuk nombor persegi selari, melangkaui GIL dan menggunakan pelbagai teras CPU.

Apakah amalan terbaik untuk menguruskan memori apabila menggunakan multiprocessing untuk mencapai paralelisme di Python?

Pengurusan memori yang berkesan adalah penting apabila menggunakan multiprocessing untuk paralelisme dalam python. Berikut adalah beberapa amalan terbaik:

1. Kurangkan perkongsian data :

   • Elakkan berkongsi struktur data yang besar antara proses. Sebaliknya, lulus data melalui mekanisme komunikasi antara proses (IPC) seperti beratur atau paip hanya apabila perlu.
   • Gunakan multiprocessing.Array atau multiprocessing.Value untuk data kecil dan mudah yang perlu dikongsi.

2. Gunakan ickling dengan bijak :

   • Berhati-hatilah dengan objek besar, kerana ia boleh menjadi intensif memori. Jika boleh, gunakan multiprocessing.Pool untuk mengehadkan bilangan proses dan mengawal saiz data yang diluluskan.
   • Pertimbangkan untuk menggunakan dill atau cloudpickle jika pickling standard tidak mencukupi untuk kes penggunaan anda.

3. Penciptaan proses kawalan :

   • Hadkan bilangan proses yang dibuat untuk menguruskan penggunaan memori. Gunakan multiprocessing.Pool dengan bilangan proses pekerja yang sesuai berdasarkan memori dan teras CPU yang tersedia.

4. Pantau Penggunaan Memori :

   • Gunakan alat seperti psutil untuk memantau penggunaan memori semasa pelaksanaan dan menyesuaikan saiz kolam proses atau strategi pengendalian data anda dengan sewajarnya.

5. Mengoptimumkan pemindahan data :

   • Kurangkan kekerapan dan saiz pemindahan data antara proses. Jika boleh, proses proses dalam ketulan yang lebih kecil.
   • Gunakan multiprocessing.Manager untuk objek yang dikongsi, tetapi berhati -hati kerana ia boleh membawa kepada penggunaan memori yang lebih tinggi kerana overhead proses pengurus.

6. Bersihkan dengan betul :

   • Memastikan pembersihan sumber yang betul dengan menggunakan pengurus konteks atau secara jelas memanggil terminate() dan join() kaedah mengenai proses untuk membebaskan memori.

7. Elakkan penangkapan yang berlebihan :

   • Dalam sistem berasaskan Unix, pertimbangkan overhead memori yang berkaitan dengan forking. Forking ruang memori yang besar boleh menyebabkan pancang penggunaan memori yang ketara.

8. Gunakan struktur data cekap memori :

   • Pilih struktur data dan algoritma yang cekap memori. Sebagai contoh, gunakan array numpy dan bukannya senarai python untuk data berangka besar.

Dengan mengikuti amalan terbaik ini, anda boleh menguruskan memori dengan cekap apabila menggunakan multiprocessing untuk pengkomputeran selari dalam Python, dengan itu memaksimumkan prestasi dan meminimumkan penggunaan sumber.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah anda dapat mencapai paralelisme yang benar di Python, memandangkan Gil?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!