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Python中的平行和並發(fā)編程簡(jiǎn)介

Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Introduction to Parallel and Concurrent Programming in?Python

Python是數(shù)據(jù)科學(xué)和處理的最?lèi)?ài),為高性能計(jì)算提供了豐富的生態(tài)系統(tǒng)。但是,Python中的並行編程提出了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。本教程探討了這些挑戰(zhàn),重點(diǎn)是全球解釋器鎖(GIL),線程和過(guò)程之間的差異以及並行編程和並發(fā)編程之間的區(qū)別。 然後,我們將建立一個(gè)實(shí)踐示例,展示這些概念。

>全局解釋器鎖(GIL):python parallelism hurdle

gil是Cpython中的靜音(最常見(jiàn)的Python實(shí)施),可確保線程安全性。雖然有益於與非線程安全庫(kù)集成並加速非並行代碼,但GIL通過(guò)多線程阻止了真正的並行性。 只有一個(gè)本地線程一次可以執(zhí)行python bytecodes。 >

>但是,GIL範(fàn)圍之外的操作(如I/O結(jié)合任務(wù))可以並行運(yùn)行。 這為並行處理打開(kāi)了可能性,尤其是與設(shè)計(jì)用於計(jì)算重型任務(wù)的庫(kù)相結(jié)合的可能性。

> 在 可以使用線程或進(jìn)程實(shí)現(xiàn)

>並行性。 線程輕巧,在一個(gè)過(guò)程中共享內(nèi)存,而過(guò)程較重,每個(gè)過(guò)程都有自己的內(nèi)存空間。

線程:適用於並發(fā)足夠的I/O結(jié)合任務(wù)。 GIL限制了真正的並行性,但是線程仍然可以通過(guò)重疊I/O操作來(lái)提高性能。

>
    進(jìn)程:是需要真正並行性的CPU結(jié)合任務(wù)的理想選擇。 多個(gè)過(guò)程可以同時(shí)使用多個(gè)CPU內(nèi)核,從而繞過(guò)GIL的局限性。
  • 並行與並發(fā):了解細(xì)微差別
  • >

    >並行性意味著同時(shí)執(zhí)行任務(wù),利用多個(gè)內(nèi)核。另一方面,即使沒(méi)有真正的同時(shí)執(zhí)行,並發(fā)側(cè)重於管理任務(wù)以最大化效率。 並發(fā)可以通過(guò)巧妙地安排任務(wù)來(lái)提高性能,從而允許執(zhí)行其他任務(wù)時(shí)進(jìn)行I/O-BOND操作。 >

    一個(gè)實(shí)踐示例:比較技術(shù)
>

以下代碼演示了計(jì)算重量任務(wù)的串行,線程和基於過(guò)程的方法,突出顯示了性能差異:> >由於真正的並行性,輸出將通過(guò)多處理方法顯示出顯著的性能改善。由於吉爾>

,螺紋方法可能幾乎沒(méi)有任何改進(jìn)。

> python的平行和並發(fā)編程生態(tài)系統(tǒng)

> Python提供了各種平行和並發(fā)編程的庫(kù):>

  • _thread:一個(gè)低級(jí)接口到操作系統(tǒng)。
  • >
  • multiprocessing:為過(guò)程管理提供了更高級(jí)別的API。
  • :為線程和進(jìn)程提供一致的接口。 concurrent.futures>
  • :一個(gè)基於Coroutine的庫(kù),實(shí)現(xiàn)了有效的並發(fā)。 gevent
  • :一個(gè)分佈式任務(wù)隊(duì)列非常適合複雜,高性能方案。
  • Celery
  • 記?。哼^(guò)程提供了真正的並行性,但資源密集的程度更高。線更輕,但受Python的Gil限制。 選擇最適合您任務(wù)本質(zhì)(CPU綁定與I/O-BOND)和性能要求的方法。 即使沒(méi)有真正的並行性,並發(fā)通常也可以提供顯著的性能增長(zhǎng)。
>

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