


Wie kann ich Python-Funktionen mithilfe von Multiprocessing parallel ausführen?
Parallele Ausführung von Funktionen
In Python ist die sequentielle Ausführung von Funktionen das Standardverhalten. Bei ressourcenintensiven Vorgängen kann es jedoch von Vorteil sein, mehrere Funktionen gleichzeitig auszuführen, um die Leistung zu verbessern. In diesem Artikel wird erläutert, wie Funktionen mithilfe von Threading oder Multiprocessing parallel ausgeführt werden.
Threading und Multiprocessing sind zwei Bibliotheken, die Mechanismen für Multithreading- bzw. Multiprozessszenarien bereitstellen. Während Threading einfacher ist, bietet Multiprocessing im Allgemeinen eine bessere Leistung für Rechenaufgaben.
Betrachten wir ein Beispiel, in dem wir zwei Funktionen, func1 und func2, parallel ausführen möchten. Mithilfe von Multiprocessing können wir die Funktionen wie folgt definieren:
def func1(): # Function 1 code print("func1: completing") def func2(): # Function 2 code print("func2: completing")
Um die Funktionen parallel auszuführen, können wir den folgenden Ansatz verwenden:
from multiprocessing import Process p1 = Process(target=func1) p1.start() p2 = Process(target=func2) p2.start()
Die start()-Methode initiiert die Prozesse und sie werden gleichzeitig ausgeführt. Um sicherzustellen, dass unser Hauptprozess auf den Abschluss der untergeordneten Prozesse wartet, können wir die Methode join() verwenden:
p1.join() p2.join()
Zusätzlich können wir die parallele Ausführung in eine Hilfsfunktion kapseln:
def runInParallel(*fns): proc = [] for fn in fns: p = Process(target=fn) p.start() proc.append(p) for p in proc: p.join() runInParallel(func1, func2)
Dadurch können wir mehrere Funktionen parallel mit einem einfachen und prägnanten Funktionsaufruf ausführen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Python-Funktionen mithilfe von Multiprocessing parallel ausführen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

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