cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonCara menggunakan pengkomputeran selari untuk mempercepatkan program Python

Cara menggunakan pengkomputeran selari untuk mempercepatkan program Python

Aug 04, 2023 pm 08:05 PM
Pengkomputeran selarimemecutprogram python

Cara menggunakan pengkomputeran selari untuk mempercepatkan perjalanan program Python

Dengan peningkatan berterusan prestasi komputer, kami semakin berhadapan dengan keperluan untuk memproses data berskala besar dan tugas pengkomputeran yang kompleks. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang ringkas dan mudah digunakan, Python juga digunakan secara meluas dalam pemprosesan data, pengkomputeran saintifik dan bidang lain. Walau bagaimanapun, disebabkan ciri-ciri yang ditafsirkan Python, kelajuan sering menjadi hambatan yang mengehadkan prestasi program apabila memproses data berskala besar dan tugas pengkomputeran yang kompleks.

Untuk menggunakan sepenuhnya kuasa pemprosesan berbilang teras komputer, kami boleh menggunakan pengkomputeran selari untuk mempercepatkan perjalanan program Python. Pengkomputeran selari bermakna berbilang tugasan dilaksanakan serentak pada masa yang sama, dan tugas pengkomputeran yang besar dibahagikan kepada beberapa subtugas untuk pengiraan selari.

Dalam Python, terdapat pelbagai perpustakaan yang boleh melaksanakan pengkomputeran selari, seperti multiprocessing, concurrent.futures, dsb. Di bawah ini kita akan mengambil perpustakaan multiprocessing sebagai contoh untuk memperkenalkan cara menggunakan pengkomputeran selari untuk mempercepatkan program Python.

Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan berbilang pemprosesan:

import multiprocessing

Di bawah, kami mengambil pengiraan nombor Fibonacci sebagai contoh untuk menunjukkan cara menggunakan pengkomputeran selari untuk mempercepatkan pelaksanaan program. Jujukan Fibonacci merujuk kepada jujukan di mana setiap nombor adalah jumlah dua nombor sebelumnya, seperti 0, 1, 1, 2, 3, 5...

Mari kita lihat dahulu algoritma bersiri biasa yang digunakan untuk mengira jujukan Fibonacci:

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

result = fibonacci(30)
print(result)

Dalam kod di atas, kami mentakrifkan fungsi rekursif fibonacci() untuk mengira Fibonacci Nombor ke-n dalam urutan. Kemudian, kami memanggil fibonacci(30) untuk mengira nombor Fibonacci ke-30 dan mencetak hasilnya. fibonacci()来计算斐波那契数列的第n个数。然后,我们调用fibonacci(30)来计算第30个斐波那契数,并将结果打印出来。

接下来,我们使用multiprocessing库来并行计算斐波那契数列:

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

def fibonacci_parallel(n):
    pool = multiprocessing.Pool()
    result = pool.map(fibonacci, range(n+1))
    pool.close()
    pool.join()
    return result[n]

result = fibonacci_parallel(30)
print(result)

在上述代码中,我们首先定义了fibonacci()函数,和之前的普通串行算法一样。然后,我们定义了fibonacci_parallel()函数,其中我们使用multiprocessing.Pool()来创建一个进程池,然后使用pool.map()方法来并行计算斐波那契数列的前n个数。最后,我们关闭进程池并使用pool.join()等待所有子进程的结束,并返回第n个斐波那契数。

通过上述代码的改进,我们将计算任务并行分配给多个子进程,充分利用了计算机的多核处理能力,大大加快了斐波那契数列的计算速度。

除了使用multiprocessing库,还可以使用concurrent.futures库来实现并行计算。下面是使用concurrent.futures库的示例代码:

import concurrent.futures

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

def fibonacci_parallel(n):
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        futures = [executor.submit(fibonacci, i) for i in range(n+1)]
        result = [future.result() for future in concurrent.futures.as_completed(futures)]
    return result[n]

result = fibonacci_parallel(30)
print(result)

在上述代码中,我们首先导入了concurrent.futures库。然后,我们定义了fibonacci()函数和fibonacci_parallel()函数,和之前的示例代码类似。在fibonacci_parallel()函数中,我们使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()创建一个进程池,然后使用executor.submit()方法来提交计算任务,并返回一个future对象。最后,我们使用concurrent.futures.as_completed()

Seterusnya, kami menggunakan perpustakaan berbilang pemprosesan untuk mengira jujukan Fibonacci secara selari:

rrreee

Dalam kod di atas, kami mula-mula mentakrifkan fungsi fibonacci(), sama seperti algoritma bersiri biasa sebelumnya. Kemudian, kami mentakrifkan fungsi fibonacci_parallel(), di mana kami menggunakan multiprocessing.Pool() untuk mencipta kumpulan proses, dan kemudian menggunakan pool.map() code> kaedah untuk mengira n nombor pertama bagi jujukan Fibonacci secara selari. Akhir sekali, kami menutup kumpulan proses dan menggunakan <code>pool.join() untuk menunggu selesai semua proses anak dan mengembalikan nombor Fibonacci ke-.

Melalui penambahbaikan kod di atas, kami memperuntukkan tugas pengiraan kepada berbilang sub-proses secara selari, menggunakan sepenuhnya kuasa pemprosesan berbilang teras komputer dan mempercepatkan pengiraan jujukan Fibonacci. 🎜🎜Selain menggunakan perpustakaan berbilang pemprosesan, anda juga boleh menggunakan perpustakaan concurrent.futures untuk melaksanakan pengkomputeran selari. Di bawah ialah contoh kod menggunakan perpustakaan concurrent.futures: 🎜rrreee🎜 Dalam kod di atas, kami mula-mula mengimport perpustakaan concurrent.futures. Kemudian, kami mentakrifkan fungsi fibonacci() dan fungsi fibonacci_parallel(), serupa dengan kod contoh sebelumnya. Dalam fungsi fibonacci_parallel(), kami menggunakan concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() untuk mencipta kumpulan proses dan kemudian menggunakan executor.submit() kod> kaedah Untuk menyerahkan tugas pengiraan dan mengembalikan objek masa hadapan. Akhir sekali, kami menggunakan kaedah <code>concurrent.futures.as_completed() untuk mendapatkan hasil pengiraan dan mengembalikan nombor Fibonacci ke-. 🎜🎜Ringkasnya, menggunakan pengkomputeran selari ialah cara yang berkesan untuk mempercepatkan perjalanan program Python. Dengan memperuntukkan tugas dengan betul kepada berbilang sub-proses atau utas dan menggunakan sepenuhnya keupayaan pemprosesan berbilang teras komputer, kami boleh meningkatkan kelajuan program dengan ketara. Dalam aplikasi praktikal, kita boleh memilih perpustakaan yang sesuai untuk pengkomputeran selari berdasarkan ciri pemprosesan data tertentu atau tugas pengkomputeran, dan melakukan penalaan parameter yang sesuai untuk mencapai peningkatan prestasi yang lebih baik. 🎜🎜 (Nota: Untuk menunjukkan kesan pengkomputeran selari dengan lebih baik, tugas pengiraan jujukan Fibonacci dalam kod contoh di atas adalah agak mudah. ​​Dalam aplikasi sebenar, kod dan parameter mungkin perlu dioptimumkan mengikut keperluan khusus.) 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan pengkomputeran selari untuk mempercepatkan program Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimana anda memotong array python?Bagaimana anda memotong array python?May 01, 2025 am 12:18 AM

Sintaks asas untuk pengirim senarai python adalah senarai [Mula: Berhenti: Langkah]. 1. Start adalah indeks elemen pertama yang disertakan, 2.Stop adalah indeks elemen pertama yang dikecualikan, dan 3. Step menentukan saiz langkah antara elemen. Hirisan tidak hanya digunakan untuk mengekstrak data, tetapi juga untuk mengubah suai dan membalikkan senarai.

Di bawah keadaan apa yang mungkin senarai lebih baik daripada tatasusunan?Di bawah keadaan apa yang mungkin senarai lebih baik daripada tatasusunan?May 01, 2025 am 12:06 AM

ListsOutPerFormAraySin: 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData, dan3) MemoryeficiencyForSparsedata, ButmayHaveslightPerformancecostSincertaor.

Bagaimana anda boleh menukar array python ke senarai python?Bagaimana anda boleh menukar array python ke senarai python?May 01, 2025 am 12:05 AM

ToConvertapythonarraytoalist, usethelist () constructororageneratorexpression.1) importTheArrayModuleAndCreateeanArray.2) uselist (arr) atau [xforxinarr] toConvertittoalist, urusanPengerasiPormanceAndMemoryeficiencyForlargedatasets.

Apakah tujuan menggunakan tatasusunan apabila senarai ada di Python?Apakah tujuan menggunakan tatasusunan apabila senarai ada di Python?May 01, 2025 am 12:04 AM

ChoosearraysoverListSinpythonforbetterperformanceandMemoryeficiencySpecificscenarios.1) largenumericaldatasets: arraysreducememoryusage.2) Prestasi-CRITICALICALLY:

Terangkan bagaimana untuk melangkah melalui unsur -unsur senarai dan array.Terangkan bagaimana untuk melangkah melalui unsur -unsur senarai dan array.May 01, 2025 am 12:01 AM

Di Python, anda boleh menggunakan gelung, menghitung dan menyenaraikan pemantauan ke senarai melintasi; Di Java, anda boleh menggunakan tradisional untuk gelung dan dipertingkatkan untuk gelung untuk melintasi tatasusunan. 1. Kaedah Traversal Senarai Python termasuk: untuk gelung, penghitungan dan pemahaman senarai. 2. Java Array Traversal Kaedah termasuk: tradisional untuk gelung dan dipertingkatkan untuk gelung.

Apakah penyataan suis python?Apakah penyataan suis python?Apr 30, 2025 pm 02:08 PM

Artikel ini membincangkan pernyataan baru "Match" Python yang diperkenalkan dalam versi 3.10, yang berfungsi sebagai setara dengan menukar pernyataan dalam bahasa lain. Ia meningkatkan kebolehbacaan kod dan menawarkan manfaat prestasi ke atas tradisional if-elif-el

Apakah kumpulan pengecualian dalam Python?Apakah kumpulan pengecualian dalam Python?Apr 30, 2025 pm 02:07 PM

Kumpulan Pengecualian dalam Python 3.11 Membenarkan mengendalikan pelbagai pengecualian secara serentak, meningkatkan pengurusan ralat dalam senario serentak dan operasi kompleks.

Apakah anotasi fungsi dalam python?Apakah anotasi fungsi dalam python?Apr 30, 2025 pm 02:06 PM

Fungsi anotasi dalam python Tambah metadata ke fungsi untuk pemeriksaan jenis, dokumentasi, dan sokongan IDE. Mereka meningkatkan kebolehbacaan kod, penyelenggaraan, dan penting dalam pembangunan API, sains data, dan penciptaan perpustakaan.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.