Wie kann ich einfache Python-Schleifen parallelisieren, um die GIL-Beschränkung zu überwinden?

Parallelisierung einfacher Python-Schleifen

Die globale Interpretersperre (GIL) in CPython verhindert die gleichzeitige Ausführung von Python-Code durch mehrere Threads. Daher ist die Verwendung von Prozessen für CPU-gebundene Workloads wie die in der Beispielschleife dargestellte effektiver.

Die Python-Standardbibliothek bietet zwei einfache Methoden zum Erstellen von Prozesspools:

1 . Multiprocessing-Modul:

pool = multiprocessing.Pool(4)
out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor:

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
    out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

Bei beiden Methoden wird die Funktion calc_stuff parallel ausgeführt und die Ergebnisse werden in den Ausgabelisten out1, out2 und out3 gesammelt. Dieser Ansatz parallelisiert die Berechnung effektiv und nutzt mehrere Prozessoren im System.

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