1. Usando `multiprocessing`: Questo è generalmente l'approccio migliore per le attività legate alla CPU (compiti che trascorrono la maggior parte del loro tempo a fare calcoli). Crea più processi, ognuno in esecuzione di una parte del loop.
`` `Python
Import Multiprocessing
def processo_item (elemento):
"" "La funzione da applicare a ciascun elemento nel ciclo." ""
# Il tuo codice per elaborare un singolo elemento va qui
risultato =elemento * 2 # Esempio:raddoppiare l'articolo
risultato di ritorno
Se __name__ =='__main__':# importante per la compatibilità di Windows
elementi =elenco (intervallo (1000)) # Esempio di elementi
con multiprocessing.pool (processi =multiprocessing.cpu_count ()) come pool:
Risultati =pool.map (process_item, articoli)
Stampa (risultati)
`` `
* `multiprocessing.pool`: Crea un pool di processi di lavoro. `multiprocessing.cpu_count ()` determina il numero ottimale di processi in base ai nuclei del sistema. È possibile regolare questo numero se necessario.
* `pool.map`: Applica la funzione `Process_item` a ciascun elemento negli` elementi 'iteble. Gestisce la distribuzione del lavoro e la raccolta dei risultati in modo efficiente.
* `if __name__ =='__main __':`: Questo è cruciale, specialmente su Windows, per impedire la creazione di più processi in modo ricorsivo.
2. Usando `concurrent.futures`: Fornisce un'interfaccia di livello superiore per il multiprocessing e il threading, offrendo maggiore flessibilità.
`` `Python
Importazione Concurrent.Futures
def processo_item (elemento):
"" "La funzione da applicare a ciascun elemento nel ciclo." ""
# Il tuo codice per elaborare un singolo elemento va qui
risultato =elemento * 2 # Esempio:raddoppiare l'articolo
risultato di ritorno
Se __Name__ =='__main__':
elementi =elenco (intervallo (1000))
con concurrent.futures.processpoolexecutor () come esecutore:
Risultati =elenco (esecutor.map (process_item, elementi))
Stampa (risultati)
`` `
Questo è molto simile al "multiprocessing", ma spesso considerato più pitone e più facile da usare. `ProcessPoolexecutor` usa i processi, mentre` threadPoolexecutor` usa i thread (meglio per le attività legate all'I/O).
3. Usando `threading` (per le attività legate a i/o): Se il tuo ciclo prevede molte attese (ad es. Richieste di rete, I/O del file), i thread potrebbero essere più efficienti dei processi. Tuttavia, il blocco dell'interprete globale (GIL) in CPYTHON limita il vero parallelismo per le attività legate alla CPU all'interno dei thread.
`` `Python
threading di importazione
def processo_item (elemento, risultati):
"" "La funzione da applicare a ciascun elemento nel ciclo." ""
# Il tuo codice per elaborare un singolo elemento va qui
risultato =elemento * 2 # Esempio:raddoppiare l'articolo
Results.append (risultato)
Se __Name__ =='__main__':
elementi =elenco (intervallo (1000))
Risultati =[]
threads =[]
Per l'articolo negli articoli:
thread =threading.Thread (target =process_item, args =(elemento, risultati))
threads.append (thread)
thread.start ()
per thread in thread:
thread.Join ()
Stampa (risultati)
`` `
Questo esempio è più complesso perché è necessario gestire esplicitamente thread e un elenco di risultati condivisi. `concurrent.futures.ThreadPoolexecutor` semplifica in modo significativo.
Scegliere il metodo giusto:
* Legato alla CPU: Usa `multiprocessing` o` concurrent.futures.processpoolexecutor`. I processi bypassano il GIL e consentono il vero parallelismo.
* I/O-legato: Usa `concurrent.futures.Threadpoolexecutor`. I thread sono più leggeri dei processi e il sovraccarico della commutazione del contesto è inferiore. Se l'I/O è molto lento, questo può migliorare le prestazioni anche con GIL.
* misto: Se il tuo ciclo ha parti legate alla CPU e I/O, potresti aver bisogno di un approccio più sofisticato, combinando potenzialmente fili e processi o usando una programmazione asincrona (ad esempio, `asyncio`).
Considerazioni importanti:
* Overhead: La creazione e la gestione dei processi o dei thread introduce le spese generali. La parallelizzazione fornisce un vantaggio solo se il lavoro svolto per articolo è abbastanza sostanziale da superare questo sovraccarico.
* Condivisione dei dati: La condivisione dei dati tra i processi è più complessa rispetto alla condivisione dei dati tra i thread. Prendi in considerazione l'uso di code o altri meccanismi di comunicazione tra processi, se necessario.
* Debug: Il debug del codice parallelo può essere impegnativo. Inizia con piccoli esempi e aumenta gradualmente la complessità.
Ricorda di profilare il tuo codice per misurare il miglioramento delle prestazioni dopo la parallelizzazione. È possibile che la parallelizzazione non fornisca un vantaggio significativo, né rallenta le cose, se il sovraccarico è troppo alto o l'attività non è adatta alla parallelizzazione.
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