효율성 향상을 위해 Python에서 병렬성을 달성하는 방법은 무엇입니까?

Python의 병렬 프로그래밍

전통적으로 OpenMP는 C의 병렬 프로그래밍에 활용됩니다. 그러나 Python은 OpenMP를 지원하지 않습니다. 이는 다음과 같은 질문을 제기합니다: 효율성을 높이기 위해 Python 코드의 특정 섹션을 어떻게 병렬화할 수 있습니까?

다음 코드 구조를 고려하십시오.

solve1(A)
solve2(B)

solv1과solv2가 독립적인 함수인 경우. 우리의 목표는 이러한 기능을 동시에 실행하여 전체 실행 시간을 줄이는 것입니다.

Python에서는 다중 처리 모듈을 활용하여 병렬 처리를 달성할 수 있습니다. 특정 시나리오에서는 처리 풀을 사용할 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 특정 작업을 동시에 처리하는 프로세스를 생성합니다. 프로세스가 지정되지 않았으므로 코드는 사용 가능한 CPU 코어를 활용하여 각 코어가 동시에 프로세스를 실행할 수 있도록 합니다.

목록을 단일 함수에 매핑하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

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

GIL(Global Interpreter Lock)이 Python 객체에 대한 작업을 제한하므로 스레드를 사용하는 것은 권장되지 않습니다. 프로세스를 활용하면 이러한 제한을 우회하여 진정한 동시성을 실현할 수 있습니다.

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