Ecco una ripartizione di come parallelizzare un ciclo `per questi metodi, insieme a considerazioni per l'efficienza ottimale:
1. `Multiprocessing`:
Questo modulo fornisce il controllo più diretto sui processi paralleli. È più adatto quando le iterazioni del loop sono intensive computazionalmente e indipendenti (nessuna dipendenza da memoria condivisa).
`` `Python
Import Multiprocessing
def processo_item (elemento):
"" "La funzione da eseguire in parallelo per ogni elemento." ""
# Il tuo codice per elaborare un singolo elemento va qui. Esempio:
risultato =articolo * 2
risultato di ritorno
Se __Name__ =='__main__':# cruciale per la compatibilità di Windows
data =elenco (intervallo (1000)) # i tuoi dati
con multiprocessing.pool (processi =multiprocessing.cpu_count ()) come pool:
Risultati =pool.map (process_item, dati) # Applica process_item su ciascun elemento in dati
Stampa (risultati)
`` `
* `multiprocessing.pool`: Crea un pool di processi di lavoro. `multiprocessing.cpu_count ()` determina il numero ottimale di processi in base ai core della CPU del sistema. Regola questo numero se necessario (ad esempio, per hyperthreading).
* `pool.map`: Applica la funzione `Process_item` a ciascun elemento nel` data` iteble, distribuendo il lavoro attraverso i processi.
* `if __name__ =='__main __':`: Questo è essenziale, specialmente su Windows, per prevenire la creazione di processi ricorsivi che possono portare a arresti anomali.
2. `concurrent.futures`:
Questo modulo fornisce un'interfaccia di livello superiore rispetto a `multiprocessing`, offrendo parallelismo sia basato sul processo che basato su thread. I fili sono generalmente più leggeri ma sono limitati dal blocco dell'interprete globale (GIL) in CPYTHON, rendendoli meno efficaci per le attività legate alla CPU.
`` `Python
Importazione Concurrent.Futures
def processo_item (elemento):
# Come prima
risultato =articolo * 2
risultato di ritorno
Se __Name__ =='__main__':
data =elenco (intervallo (1000))
con concurrent.Futures.ProcessPoolexecutor () come esecutore:# Usa ProcessPoolexecutor per le attività legate alla CPU
Risultati =elenco (Executor.Map (Process_Item, Data))
Stampa (risultati)
`` `
* `ProcessPoolexecutor`: Utilizza processi, adatti per le operazioni legate alla CPU.
* `ThreadPoolexecutor`: Utilizza thread, meglio per le operazioni legate all'I/O (in attesa di richieste di rete, letture dei file, ecc.).
3. `Joblib`:
`Joblib` è una libreria specificamente progettata per il calcolo parallelo in Python. Viene spesso utilizzato nei contesti di scienza dei dati e di apprendimento automatico. Offre comode funzionalità e gestisce automaticamente alcune complessità.
`` `Python
da joblib import parallele, ritardato
def processo_item (elemento):
# Come prima
risultato =articolo * 2
risultato di ritorno
Se __Name__ =='__main__':
data =elenco (intervallo (1000))
Risultati =parallele (n_jobs =-1) (ritardato (process_item) (elemento) per elemento nei dati) # n_jobs =-1 utilizza tutti i processori
Stampa (risultati)
`` `
* `parallelo (n_jobs =-1)`: Funziona le attività in parallelo usando tutti i core CPU disponibili (`-1`).
* `ritardato (process_item) (elemento)`: Ritarda l'esecuzione di `Process_item` fino a quando non è programmata da` parallelo '.
Considerazioni sull'efficienza:
* Overhead: La parallelizzazione introduce le spese generali. Se le tue attività individuali sono molto veloci, le spese generali potrebbero superare i benefici. Sperimenta per trovare l'equilibrio ottimale.
* Trasferimento di dati: Passare i dati tra i processi può essere lento. Ridurre al minimo la quantità di dati trasferiti se possibile.
* Dipendenze: Se le iterazioni del loop dipendono l'una dall'altra (ad esempio, l'output di un'iterazione è l'input per il successivo), la parallelizzazione diventa molto più complessa e potrebbe non essere fattibile.
* Risorse condivise: Evita di accedere a risorse condivise (file, database) da più processi contemporaneamente senza adeguati meccanismi di sincronizzazione (blocchi, semafori), poiché ciò può portare a condizioni di gara e corruzione dei dati.
* Numero di processi: Il numero ottimale di processi è in genere vicino al numero di core della CPU, ma può variare in base al carico di attività e sistema. La sperimentazione è la chiave.
Ricorda di profilare il tuo codice per identificare i colli di bottiglia e misurare il miglioramento delle prestazioni ottenuto attraverso la parallelizzazione. Parallelizzate solo parti del codice che contribuiscono in modo significativo al runtime complessivo. La parallelizzazione inappropriata può effettivamente * ridurre * le prestazioni.
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