异步并行化独立 Python 函数的最佳方法是什么？

Python 中的并行编程：综合指南

对于 C 语言，OpenMP 提供了一种简单的并行代码机制。然而，Python 用户在寻求类似功能时面临着挑战。本指南旨在通过提出针对 Python 量身定制的解决方案来应对这些挑战，使程序员能够利用并行处理的力量来优化其代码。

具体来说，我们将探索一个涉及两个独立函数的场景，solve1(A ) 和solve2(B)，需要并行执行而不是顺序执行。提供的示例代码突出显示了这些函数：

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

这里的关键函数是 setinner 和 setouter，代表我们旨在并行化的独立任务。

推荐的方法利用 Python 的多处理模块，特别是它的处理池。这些池采用通用工作进程，为计算机上的每个 CPU 核心分配一个工作进程。因此，多个工作进程可以同时执行分配的并行任务。

对于我们的特定场景，代码将如下所示：

<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>

通过创建处理池，我们实质上委托了执行这些独立的函数来分离进程，有效地实现并行处理。

需要注意的是，在Python中使用线程进行并行编程是不可取的，因为全局解释器锁（GIL）会禁止同时操作Python 对象。因此，对于 Python 的并行编程工作，建议使用进程而不是线程。

以上是异步并行化独立 Python 函数的最佳方法是什么？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！