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Python中的平行和并發(fā)編程簡介

Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Introduction to Parallel and Concurrent Programming in?Python

Python是數(shù)據(jù)科學(xué)和處理的最愛,為高性能計(jì)算提供了豐富的生態(tài)系統(tǒng)。但是,Python中的并行編程提出了獨(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),線程和過程之間的差異以及并行編程和并發(fā)編程之間的區(qū)別。 然后,我們將建立一個實(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(最常見的Python實(shí)施),可確保線程安全性。雖然有益于與非線程安全庫集成并加速非并行代碼,但GIL通過多線程阻止了真正的并行性。 只有一個本地線程一次可以執(zhí)行python bytecodes。>

>但是,GIL范圍之外的操作(如I/O結(jié)合任務(wù))可以并行運(yùn)行。 這為并行處理打開了可能性,尤其是與設(shè)計(jì)用于計(jì)算重型任務(wù)的庫相結(jié)合的可能性。

> 在 可以使用線程或進(jìn)程實(shí)現(xiàn)

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

線程:適用于并發(fā)足夠的I/O結(jié)合任務(wù)。 GIL限制了真正的并行性,但是線程仍然可以通過重疊I/O操作來提高性能。

>
    進(jìn)程:是需要真正并行性的CPU結(jié)合任務(wù)的理想選擇。 多個過程可以同時使用多個CPU內(nèi)核,從而繞過GIL的局限性。
  • 并行與并發(fā):了解細(xì)微差別
  • >

    >并行性意味著同時執(zhí)行任務(wù),利用多個內(nèi)核。另一方面,即使沒有真正的同時執(zhí)行,并發(fā)側(cè)重于管理任務(wù)以最大化效率。 并發(fā)可以通過巧妙地安排任務(wù)來提高性能,從而允許執(zhí)行其他任務(wù)時進(jìn)行I/O-BOND操作。>

    一個實(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,線程和基于過程的方法,突出顯示了性能差異:> >由于真正的并行性,輸出將通過多處理方法顯示出顯著的性能改善。由于吉爾>

,螺紋方法可能幾乎沒有任何改進(jìn)。

> python的平行和并發(fā)編程生態(tài)系統(tǒng)

> Python提供了各種平行和并發(fā)編程的庫:>

  • _thread:一個低級接口到操作系統(tǒng)。
  • >
  • multiprocessing:為過程管理提供了更高級別的API。
  • :為線程和進(jìn)程提供一致的接口。concurrent.futures>
  • :一個基于Coroutine的庫,實(shí)現(xiàn)了有效的并發(fā)。 gevent
  • :一個分布式任務(wù)隊(duì)列非常適合復(fù)雜,高性能方案。
  • Celery
  • 記住:過程提供了真正的并行性,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。 即使沒有真正的并行性,并發(fā)通常也可以提供顯著的性能增長。
>

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