Python 中的平行程式設計:綜合指南
對於 C 語言,OpenMP 提供了一個簡單的平行程式碼機制。然而,Python 用戶在尋求類似功能時面臨挑戰。本指南旨在透過提出針對 Python 量身定制的解決方案來應對這些挑戰,使程式設計師能夠利用並行處理的力量來優化其程式碼。
具體來說,我們將探索一個涉及兩個獨立函數的場景,solve1(A ) 和solve2(B),需要並行執行而不是順序執行。提供的範例程式碼突顯了這些函數:
<code class="python">def solve(Q, G, n): ... setinneropt, partition, x = setinner(Q, G, n) ... if ... node1 = partition[0] node2 = partition[1] ...</code>
這裡的關鍵函數是 setinner 和 setouter,代表我們旨在並行化的獨立任務。
建議的方法是利用 Python 的多處理模組,特別是它的處理池。這些池採用通用工作進程,為電腦上的每個 CPU 核心分配一個工作進程。因此,多個工作進程可以同時執行已指派的平行任務。
對於我們的特定場景,程式碼將如下所示:
<code class="python">from multiprocessing import Pool pool = Pool() result1 = pool.apply_async(setinner, [Q, G, n]) # Evaluate "setinner(Q, G, n)" asynchronously result2 = pool.apply_async(setouter, [Q, G, n]) # Evaluate "setouter(Q, G, n)" asynchronously answer1 = result1.get(timeout=10) answer2 = result2.get(timeout=10)</code>
透過建立處理池,我們實質上委託了執行這些獨立的函數來分離進程,有效地實現並行處理。
需要注意的是,在Python中使用執行緒進行平行程式設計是不可取的,因為全域解釋器鎖定(GIL)會禁止同時操作Python 物件。因此,對於 Python 的平行程式設計工作,建議使用進程而不是執行緒。
以上是非同步並行化獨立 Python 函數的最佳方法是什麼?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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