Python中的平行和并发编程简介

Python是数据科学和处理的最爱，为高性能计算提供了丰富的生态系统。但是，Python中的并行编程提出了独特的挑战。本教程探讨了这些挑战，重点是全球解释器锁（GIL），线程和过程之间的差异以及并行编程和并发编程之间的区别。 然后，我们将建立一个实践示例，展示这些概念。

>全局解释器锁（GIL）：python parallelism hurdle

gil是Cpython中的静音（最常见的Python实施），可确保线程安全性。虽然有益于与非线程安全库集成并加速非并行代码，但GIL通过多线程阻止了真正的并行性。 只有一个本地线程一次可以执行python bytecodes。>

>但是，GIL范围之外的操作（如I/O结合任务）可以并行运行。 这为并行处理打开了可能性，尤其是与设计用于计算重型任务的库相结合的可能性。

> 在 可以使用线程或进程实现

>并行性。 线程轻巧，在一个过程中共享内存，而过程较重，每个过程都有自己的内存空间。

线程：适用于并发足够的I/O结合任务。 GIL限制了真正的并行性，但是线程仍然可以通过重叠I/O操作来提高性能。

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进程：是需要真正并行性的CPU结合任务的理想选择。 多个过程可以同时使用多个CPU内核，从而绕过GIL的局限性。

• 并行与并发：了解细微差别
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  >并行性意味着同时执行任务，利用多个内核。另一方面，即使没有真正的同时执行，并发侧重于管理任务以最大化效率。 并发可以通过巧妙地安排任务来提高性能，从而允许执行其他任务时进行I/O-BOND操作。>

  一个实践示例：比较技术

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以下代码演示了计算重量任务的串行，线程和基于过程的方法，突出显示了性能差异：> >由于真正的并行性，输出将通过多处理方法显示出显着的性能改善。由于吉尔>

，螺纹方法可能几乎没有任何改进。

> python的平行和并发编程生态系统

> Python提供了各种平行和并发编程的库：>

• _thread：一个低级接口到操作系统。
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• multiprocessing：为过程管理提供了更高级别的API。
• ：为线程和进程提供一致的接口。concurrent.futures>
• ：一个基于Coroutine的库，实现了有效的并发。 gevent
：一个分布式任务队列非常适合复杂，高性能方案。
• Celery
记住：过程提供了真正的并行性，但资源密集的程度更高。线更轻，但受Python的Gil限制。 选择最适合您任务本质（CPU绑定与I/O-BOND）和性能要求的方法。 即使没有真正的并行性，并发通常也可以提供显着的性能增长。

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