Python 同時プログラミングの最新: 最新のイノベーションとトレンドについて学びます

マルチプロセッシング

Python のマルチプロセッシング モジュールを使用すると、それぞれが独自のメモリとリソースを持つ独立したプロセスを作成できます。これは、大規模なデータ セットを並列処理したり、io 集中的なタスクを実行したりする場合に役立ちます。

リーリー

非同期プログラミング

asyncio モジュールは、非同期 プログラミング のサポートを提供し、イベント ループ内で実行されるノンブロッキング コードを作成できるようにします。これは、network リクエスト、websocket、およびリアルタイム アプリケーションを処理する場合に役立ちます。

リーリー ＃＃＃＃＃＃糸＃＃＃＃＃＃

Python の

Threads

モジュールを使用すると、同じプロセスで実行される軽量のスレッドを作成できます。これらは、小さなタスクを並列処理したり、同時操作を実行したりするのに役立ちます。 リーリー 同時実行フレームワーク

標準ライブラリ関数に加えて、高度な機能を提供する多くのサードパーティ同時実行フレームワークがあります:

Celery:

分散型

タスクキューと非同期タスク実行
• ルイージ: 再現可能な複雑なワークフローを作成するための
• Dask: 大規模な分散コンピューティングに使用されます
• イベントループ

Python のイベント ループは、同時操作の処理の中核です。これは、イベントをポーリングし、適切なハンドラーを呼び出す無限ループです。イベント ループを理解することは、効率的な同時実行コードを作成するために重要です。

パフォーマンス最適化のヒント

並列処理の使用: マルチプロセッシングとスレッドを利用して、タスクを並列処理します。

• 非同期プログラミング: IO 集中型の操作の場合は、ブロックを避けるために asyncio を使用します。
• GIL 競合を減らす: Python のグローバル インタプリタ ロック
(GIL) は同時実行を制限することができます。この問題を回避するには、C 拡張機能または Cython を使用します。
• 同時実行フレームワークの使用: サードパーティの同時実行フレームワークは、 最適化
• ツール および高度な機能を提供します。 要約

Python

同時実行プログラミングの最近の進歩により、アプリケーションのパフォーマンスを向上させ、最新のハードウェアを活用するための強力なツールが提供されます。マルチプロセッシング、非同期プログラミング、スレッド、同時実行フレームワーク、およびイベント ループを理解することで、効率的でスケーラブルな同時実行システムを作成できます。

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