Python中的平行和並發編程簡介

Python是數據科學和處理的最愛，為高性能計算提供了豐富的生態系統。但是，Python中的並行編程提出了獨特的挑戰。本教程探討了這些挑戰，重點是全球解釋器鎖（GIL），線程和過程之間的差異以及並行編程和並發編程之間的區別。 然後，我們將建立一個實踐示例，展示這些概念。

>全局解釋器鎖（GIL）：python parallelism hurdle

gil是Cpython中的靜音（最常見的Python實施），可確保線程安全性。雖然有益於與非線程安全庫集成並加速非並行代碼，但GIL通過多線程阻止了真正的並行性。 只有一個本地線程一次可以執行python bytecodes。 >

>但是，GIL範圍之外的操作（如I/O結合任務）可以並行運行。 這為並行處理打開了可能性，尤其是與設計用於計算重型任務的庫相結合的可能性。

> 在 可以使用線程或進程實現

>並行性。 線程輕巧，在一個過程中共享內存，而過程較重，每個過程都有自己的內存空間。

線程：適用於並發足夠的I/O結合任務。 GIL限制了真正的並行性，但是線程仍然可以通過重疊I/O操作來提高性能。

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進程：是需要真正並行性的CPU結合任務的理想選擇。 多個過程可以同時使用多個CPU內核，從而繞過GIL的局限性。

• 並行與並發：了解細微差別
• >

  >並行性意味著同時執行任務，利用多個內核。另一方面，即使沒有真正的同時執行，並發側重於管理任務以最大化效率。 並發可以通過巧妙地安排任務來提高性能，從而允許執行其他任務時進行I/O-BOND操作。 >

  一個實踐示例：比較技術

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以下代碼演示了計算重量任務的串行，線程和基於過程的方法，突出顯示了性能差異：> >由於真正的並行性，輸出將通過多處理方法顯示出顯著的性能改善。由於吉爾>

，螺紋方法可能幾乎沒有任何改進。

> python的平行和並發編程生態系統

> Python提供了各種平行和並發編程的庫：>

• _thread：一個低級接口到操作系統。
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• multiprocessing：為過程管理提供了更高級別的API。
• ：為線程和進程提供一致的接口。 concurrent.futures>
• ：一個基於Coroutine的庫，實現了有效的並發。 gevent
：一個分佈式任務隊列非常適合複雜，高性能方案。
• Celery
記住：過程提供了真正的並行性，但資源密集的程度更高。線更輕，但受Python的Gil限制。 選擇最適合您任務本質（CPU綁定與I/O-BOND）和性能要求的方法。 即使沒有真正的並行性，並發通常也可以提供顯著的性能增長。

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