Python 프로그램에서 병렬성을 달성하는 방법

Python의 병렬 프로그래밍: 병렬성 문제에 대한 솔루션

병렬 프로그래밍은 여러 작업을 동시에 실행하여 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. Python에서는 C에서 흔히 사용되는 OpenMP를 쉽게 적용할 수 없습니다. 이 문서에서는 Python 프로그램에서 병렬 처리를 구현하는 문제와 독립적인 함수를 동시에 실행하는 문제를 다룹니다.

주어진 코드 구조:

solve1(A)
solve2(B)

코드 내에서 독립적인 함수를 식별해야 합니다. 이 예에서solv1과solv2는 두 개의 별도 함수입니다.

이 코드를 병렬화하려면 프로세스 기반 병렬 처리를 허용하는 Python의 다중 처리 모듈을 사용하는 것이 좋습니다. 주어진 시나리오에서는 처리 풀을 활용할 수 있습니다.

<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>

이 접근 방식은 각 CPU 코어에 대해 하나씩 여러 프로세스를 활용하여 독립적인 기능을 동시에 실행합니다. 이러한 작업 분할은 잠재적으로 프로그램의 실행 시간을 줄일 수 있습니다.

목록을 단일 함수에 매핑하는 또 다른 옵션은 다음과 같습니다.

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

스레드는 다음과 같습니다. GIL(Global Interpreter Lock)은 여러 스레드가 Python 코드를 동시에 실행하는 것을 방지하여 병렬 실행을 비효율적으로 만들기 때문에 Python에서 병렬 처리에 사용됩니다.

위 내용은 Python 프로그램에서 병렬성을 달성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!