Pythons parallele Ausführungsfunktionen k?nnen auf unterschiedliche Weise implementiert werden. 1. Das Multiprozessationsmodul wird für CPU-intensive Aufgaben verwendet. Durch das Erstellen mehrerer Prozesse, um GIL zu umgehen, z. B. die Verwendung von Pools zur Implementierung von Prozesspools; 2. Threading und ThreadPoolexecutor eignen sich für E/O-intensive Aufgaben, wobei GIL freigelassen wird, w?hrend Sie auf E/A warten, um Parallelit?t zu erreichen. A. Darüber hinaus k?nnen hybride parallele Strategien mit Multiprozessing und Asyncio kombiniert werden, um die Ressourcennutzung zu maximieren. Vor der Auswahl einer Methode sollten Sie Aufgabenmerkmale und Engp?sse analysieren.

Pythons parallele Ausführungsf?higkeiten sind ein wichtiges Mittel zur Verbesserung der Programmleistung, insbesondere in Szenarien, in denen CPU-intensive Aufgaben behandelt werden oder ein hoher Durchsatz erforderlich ist. Obwohl Python globale Interpreter -Schl?sser (GILs) hat, die die wahre Parallelit?t mehrerer F?den einschr?nken, k?nnen wir trotzdem durch angemessene Strategien und Tools eine effiziente Parallelisierung erreichen.

Wirkliche Parallelit?t mit multiprocessing

Pythons eigenes multiprocessing ist der direkteste Weg, um GIL zu umgehen, um die Parallelit?t umzusetzen. Es wird Multi-Core-CPU verwendet, indem mehrere Prozesse erstellt werden.

• Anwendbare Szenarien : Geeignet für CPU-intensive Aufgaben wie Bildverarbeitung, numerische Berechnung usw.
• Grundnutzung :
  • Verwalten Sie Prozesse manuell mit der Process
  • Verwalten Sie Prozesspools mit Pool , um die Aufgabenverteilung zu vereinfachen

 vom Multiprocessing -Importpool

Def Square (x):
    return x * x

Wenn __name__ == '__main__':
    mit Pool (4) als P:
        print (p.map (quadratisch, [1, 2, 3, 4, 5])))

• Hinweis : Die Kommunikationskosten zwischen den Prozessen sind hoch. Versuchen Sie daher, den h?ufigen Datenaustausch zu minimieren. Vermeiden Sie zu viele Prozesse, die Ressourcenkonkurrenz verursachen.

Multithreading ist für I/O-intensive Aufgaben geeignet

Wenn Ihre Aufgabe haupts?chlich auf externe Ressourcen wartet (z. B. Netzwerkanfragen, Lesen und Schreiben von Dateien), ist die Verwendung threading angemessen.

• Warum ist Multithreading hier wirksam? Denn w?hrend des Wartens auf die E/A wird der Thread die GIL und andere Threads weiterleiten.

  

• H?ufige Wege :

  • threading.Thread erstellt einen einzelnen Thread
  • concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

 Anfragen importieren
von Concurrent.futures importieren threadpoolexecutor

Def Fetch (URL):
    return requests.get (url) .status_code

urls = ['https://example.com'] * 5

Mit ThreadPoolexecutor (max_workers = 5) als Executor:
    Ergebnisse = list (Executor.Map (Fetch, URLs))

• Tipp : Verwenden Sie keine Threads in CPU-intensiven Aufgaben, da der Effekt m?glicherweise nicht so gut wie seriell ist.

Asynchrone Programmierung in Kombination mit gleichzeitigen Aufgaben

Für eine gro?e Anzahl von nicht blockierenden Operationen wie Netzwerkcrawlern und Echtzeitdatenverarbeitung kann das asynchrone Programmiermodell (ASyncio) die Effizienz erheblich verbessern.

• Vorteile : Basierend auf Ereignisschleifen ist kein zus?tzlicher Thread oder Prozessaufwand erforderlich.
• Kernkonzepte : async/await definiert Coroutinen, asyncio.gather() führt mehrere Aufgaben gleichzeitig aus.

 Asyncio importieren
importieren aiohttp

Async Def Fetch (Sitzung, URL):
    Async mit Session.get (URL) als Antwort:
        return response.status

Async def Main ():
    urls = ['https://example.com'] * 5
    asynchron mit aiohttp.clientSession () als Sitzung:
        Aufgaben = [Fetch (Sitzung, URL) für URL in URLs]
        Return Auseait Asyncio.gather (*Aufgaben)

print (asyncio.run (main ()))

• HINWEIS : Die Struktur des asynchronen Code unterscheidet sich von der der traditionellen. Daher müssen Sie beim Debuggen auf Kontextwechselprobleme achten.

W?hlen Sie die richtige Methode gem?? dem Aufgabentyp aus

Unterschiedliche Tasktypen haben unterschiedliche Anforderungen für parallele Strategien:

• CPU -intensiv → Priorit?t bei multiprocessing
• E/A intensiv → threading oder ThreadPoolExecutor verwenden
• Hohe gleichzeitige Netzwerkaufgaben → Empfohlene asyncio aiohttp

Manchmal kann es auch in Kombination verwendet werden, z. B. in mehreren Prozessen mit multiprocessing , und jeder Prozess verwendet asyncio für die asynchrone Verarbeitung, um die Auslastung der Systemressourcen zu maximieren.

Grunds?tzlich sind dies die Methoden. Die Auswahl des richtigen Tools ist wichtig, aber noch wichtiger, die Eigenschaften Ihrer Aufgabe zu verstehen. Denken Sie nicht an "Wie man am schnellsten ist", sobald Sie auftauchen, finden Sie zuerst heraus, wo sich der Engpass befindet, und entscheiden Sie dann, ob Sie parallel gehen sollen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonStrategien für die parallele Ausführung in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!