Python 的「multiprocessing」和「concurrent.futures」如何並行化簡單循環以提高效能？

並行化簡單的Python 循環：探索多處理選項

在高效能運算領域，並行化是一種用於加速的有效技術計算密集型任務的執行。本問題探討了使用兩種流行的多處理方法並行化簡單 Python 循環的實際實現：多處理模組和並發.futures.ProcessPoolExecutor。

CPython 的全域解釋器鎖定：警告

在深入研究具體方法之前，解決 CPython 實現的全域解釋器鎖定很重要（吉爾）。 GIL 本質上禁止同一解釋器中的不同執行緒並發執行 Python 程式碼。此限制意味著執行緒主要有利於 I/O 密集型任務，但不適用於 CPU 密集型工作負載。鑑於 calc_stuff() 函數名稱表明 CPU 密集型操作，建議使用多個進程。

使用多處理模組進行多處理

多處理模組提供了一個簡單的機制來建立進程池。下面的程式碼示範了它的用法：

pool = multiprocessing.Pool(4)
out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor進行多處理

或者，也可以使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor實現進程並行化。此方法依賴相同的多處理模組，確保相同的功能：

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
    out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

兩種多處理方法都提供了一種輕鬆的方法來並行化CPU 密集型工作負載，使它們成為提高Python 程式碼效率的寶貴工具。

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