Joblib:
* astrazione di livello superiore: Joblib è costruito * in cima * di `multiprocessing` (e altri backend come` Loky` che spesso può essere superiore al `multiprocessing` predefinito). Fornisce un'interfaccia più semplice e più user-friendly, in particolare per le comuni attività di calcolo parallele come l'applicazione di una funzione a un elenco di input. Questa semplicità porta spesso a tempi di sviluppo più rapidi.
* Gestione automatica della memoria e pianificazione delle attività: Joblib gestisce la gestione della memoria e la pianificazione delle attività in modo più efficiente rispetto all'utilizzo diretto di `multiprocessing '. Utilizza abilmente le tecniche di mappatura della memoria per evitare la copia dei dati inutili, riducendo le spese generali. Impiega inoltre strategie sofisticate per distribuire compiti in modo efficiente tra i processi.
* Migliore gestione di set di dati di grandi dimensioni: La mappatura della memoria di Joblib è particolarmente vantaggiosa quando si tratta di set di dati di grandi dimensioni che non si adattano comodamente alla memoria. Consente ai processi di accedere a parti dei dati senza bisogno di caricare tutto nella RAM contemporaneamente.
* Persistenza e memorizzazione nella cache: Joblib supporta i risultati della memorizzazione nella cache sul disco, accelerando significativamente calcoli ripetuti con gli stessi input. Questa funzione è incredibilmente potente per le attività che richiedono tempo.
* potenzialmente leggermente più lento per attività molto semplici: Il sovraccarico delle funzionalità aggiuntive di Joblib potrebbe portare a un'esecuzione leggermente più lenta del `multiprocessing` per attività parallele estremamente semplici in cui la funzione si chiama è molto veloce. Il sovraccarico è in genere trascurabile per eventuali operazioni moderatamente complesse.
Multiprocessing:
* Controllo di livello inferiore: `Multiprocessing` ti dà il controllo a grana fine sulla creazione, la comunicazione e la sincronizzazione del processo. Ciò è vantaggioso quando è necessario implementare algoritmi paralleli complessi o gestire intricati modelli di comunicazione tra process.
* più complesso da usare: L'uso diretto di "Multiprocessing" richiede più codice di caldaia e una comprensione più profonda dei concetti di gestione dei processi. Questo lo rende meno intuitivo per semplici compiti di parallelizzazione.
* può essere meno efficiente per i set di dati di grandi dimensioni: Se non gestito con cura, l'uso diretto di `multiprocessing` può portare a una copia eccessiva di dati e sovraccarico di memoria, in particolare con set di dati di grandi dimensioni. È necessario gestire questi aspetti manualmente.
* Nessuna cache o persistenza incorporata: Dovresti implementare la memorizzazione nella cache e il risultato della persistenza se usi `multiprocessing '.
* potenzialmente più veloce per compiti estremamente semplici (ma raramente conta): Come notato sopra, per compiti banali, il sovraccarico di joblib può portare a un'esecuzione leggermente più lenta. Questa differenza è spesso trascurabile nella pratica.
In sintesi:
Per la maggior parte delle attività di scienza dei dati e di apprendimento automatico che coinvolgono l'elaborazione parallela, in particolare quelli che si occupano di set di dati di grandi dimensioni o che richiedono calcoli ripetuti, è generalmente preferito a causa della sua facilità d'uso, gestione efficiente della memoria e cache integrata . `Multiprocessing` è una scelta migliore quando hai bisogno di un controllo più preciso sul processo di parallelizzazione e la complessità dell'attività merita lo sforzo aggiuntivo. La differenza di prestazioni spesso non è significativa a meno che tu non abbia a che fare con attività estremamente semplici o estremamente ottimizzate. La comodità e l'efficienza di Joblib in genere superano eventuali guadagni di prestazioni minori dall'uso diretto di `multiprocessing`.
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