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So erreichen Sie Parallelität in Python-Programmen

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2024-10-22 19:55:34228Durchsuche

How to Achieve Parallelism in Python Programs

Parallele Programmierung in Python: Eine Lösung für Parallelitätsprobleme

Parallele Programmierung zielt darauf ab, die Leistung durch die gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufgaben zu verbessern. In Python ist OpenMP, das häufig in C verwendet wird, nicht ohne weiteres anwendbar. Dieser Artikel befasst sich mit der Frage der Implementierung von Parallelität in Python-Programmen und befasst sich mit der Herausforderung, unabhängige Funktionen gleichzeitig auszuführen.

Die gegebene Codestruktur:

solve1(A)
solve2(B)

erfordert die Identifizierung unabhängiger Funktionen innerhalb des Codes. In diesem Beispiel sind „solve1“ und „solve2“ zwei separate Funktionen.

Um diesen Code zu parallelisieren, sollten Sie die Verwendung des Multiprocessing-Moduls in Python in Betracht ziehen, das prozessbasierte Parallelität ermöglicht. Im gegebenen Szenario kann ein Verarbeitungspool verwendet werden:

<code class="python">from multiprocessing import Pool
pool = Pool()
result1 = pool.apply_async(solve1, [A])    # evaluate "solve1(A)" asynchronously
result2 = pool.apply_async(solve2, [B])    # evaluate "solve2(B)" asynchronously
answer1 = result1.get(timeout=10)
answer2 = result2.get(timeout=10)</code>

Dieser Ansatz nutzt mehrere Prozesse, einen für jeden CPU-Kern, um die unabhängigen Funktionen gleichzeitig auszuführen. Diese Arbeitsteilung kann möglicherweise die Laufzeit des Programms verkürzen.

Eine weitere Möglichkeit, eine Liste einer einzelnen Funktion zuzuordnen, ist:

<code class="python">args = [A, B]
results = pool.map(solve1, args)</code>

Es ist wichtig zu beachten, dass Threads nicht vorhanden sein sollten Wird für die Parallelität in Python verwendet, da die GIL (Global Interpreter Lock) verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Python-Code ausführen, wodurch die parallele Ausführung unwirksam wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erreichen Sie Parallelität in Python-Programmen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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