Справочник по многопроцессорному и параллельному программированию на Python


Справочник по мультипроцессингу и параллельному программированию в Python

Ускорение вычислений — это цель, к которой стремится каждый. Что, если бы у вас был скрипт, который мог бы выполняться в 10 раз быстрее, чем сейчас? В этой статье мы рассмотрим мультипроцессинг и библиотеку мультипроцессинга в Python.

Обзор параллелизма

Прежде чем перейти к программированию на Python, мы должны обсудить параллельные вычисления, которые являются ключевой идеей в информатике.

  • Когда вы запускаете сценарий Python, ваш код в конечном итоге становится процессом, выполняющимся на одном ядре вашего процессора.
  • Но поскольку современные компьютеры имеют так много ядер, что если вы будете использовать больше ядер для своих вычислений? В результате ваши вычисления будут проходить быстрее.
  • Давайте пока примем это за общую предпосылку, но, как мы покажем далее в этом эссе, это не является универсальной истиной.
  • Если не вдаваться в подробности, идея параллелизма заключается в том, чтобы построить свой код таким образом, чтобы он мог использовать множество ядер процессора.

Параллельные и последовательные вычисления

Представьте себя наедине с огромной проблемой, которую нужно решить. Вам нужно найти квадратный корень из восьми различных чисел.

  • У вас не так много вариантов того, что вы будете делать.
  • Вы начнете с первого числа и пройдете свой путь до конца. Затем вы продолжите с остальными.
    А что, если у вас есть три друга с математическими способностями, которые готовы вам помочь?

  • Каждый из них вычислит квадратный корень из двух чисел, облегчив вам работу, потому что объем работы будет разделен поровну между вашими друзьями.

  • Это говорит о том, что ваша проблема будет решена в ближайшее время.

Модели параллельного программирования

Мы знаем, что такое параллельное программирование, но как его использовать?
Как было сказано ранее, параллельные вычисления подразумевают выполнение нескольких задач на нескольких ядрах процессора, что означает, что эти операции выполняются одновременно.
Прежде чем вы начнете думать о распараллеливании, вам следует обдумать несколько вещей.

  • Точно параллельный. Задачи могут выполняться независимо и не нуждаются в общении друг с другом.
  • Параллелизм общей памяти
  • Процессы должны общаться друг с другом, поэтому они совместно используют глобальное адресное пространство.
  • Обмен сообщениями. Когда требуются сообщения, процессы должны обмениваться ими.

Python Multiprocessing — Параллелизм на основе процессов в Python

Модуль multiprocessing — это техника для реализации параллелизма в Python.
Используя модуль multiprocessing, вы можете создать несколько процессов, каждый из которых имеет свой собственный интерпретатор Python.

  • В результате мультипроцессирования в Python достигается параллелизм на основе процессов.
  • Возможно, вы слышали о других библиотеках, таких как threading, которая также входит в состав Python, но между ними есть существенные различия.
  • Модуль multiprocessing генерирует новые процессы, в то время как модуль threading генерирует новые потоки.

Преимущества использования мультипроцессинга

  • Улучшенное использование процессора при решении задач с интенсивным использованием процессора
  • Большее влияние на дочерний процесс по сравнению с потоками
  • Простота программирования

Первое преимущество связано с производительностью. Поскольку многопроцессорная обработка создает дополнительные процессы, вы можете существенно использовать вычислительную мощность вашего процессора, распределяя обязанности по другим ядрам.

  • В настоящее время большинство процессоров являются многоядерными, и, оптимизировав свой код, вы можете сэкономить время, выполняя вычисления параллельно.
  • Второе преимущество рассматривает многопоточность как альтернативу многопроцессорности.
  • С другой стороны, тексты — это не процессы, которые производят эффекты.
  • Когда вы запускаете поток, его уничтожение или прерывание также опасно.
  • Поскольку сравнение многопроцессорности и многопоточности выходит за рамки этой статьи, я предлагаю вам провести дополнительное исследование на эту тему.

Как начать работу с многопроцессорной обработкой в Python

Мы начнем с очень простого примера и используем его для демонстрации основ многопроцессорной обработки в Python.

  • Родительский процесс. Существует только один родительский процесс, который может иметь несколько дочерних.
  • Дочерний процесс. Родитель создает его. Каждый дочерний процесс может иметь новых детей.

Мы будем использовать дочерний процесс для выполнения определенной цели. Таким образом, родительский процесс может продолжать свое выполнение.

Получение максимальной отдачи от мультипроцессинга Python

  • Множественные процессы и параллельные вычисления не всегда эффективнее последовательных вычислений.
  • Последовательная обработка быстрее, чем параллельные вычисления при низких нагрузках на процессор.
  • В результате, очень важно понимать, когда использовать мультипроцессинг, что зависит от поставленных задач.

Заключение

В этой статье мы обсудили, как использовать мультипроцессинг Python для повышения производительности кода Python.

  • Сначала мы обсудили, что такое параллельные вычисления и различные подходы к их использованию. Затем мы поговорили о мультипроцессинге и его преимуществах.
  • Наконец, мы выяснили, что распараллеливание вычислений не всегда является лучшим вариантом, и что для распараллеливания операций, привязанных к процессору, следует использовать модуль multiprocessing.
  • Как всегда, проанализируйте уникальную проблему и взвесьте преимущества и недостатки различных решений.

Оцените статью
devanswers.ru
Добавить комментарий