Как улучшить код Python с помощью параллелизма и параллелизма

Параллелизм и параллелизм — это два метода, которые позволяют запускать несколько программ одновременно. Python имеет множество возможностей для одновременной и параллельной обработки нескольких задач, но это может сбить с толку многих людей.

Итак, давайте рассмотрим инструменты и библиотеки, доступные для правильной реализации параллелизма и параллелизма в Python!

Что такое параллелизм и параллелизм?

Параллелизм и параллелизм относятся к двум основным принципам реализации задач в вычислениях. Каждый принцип имеет свои особенности.

1. Параллелизм — это свойство программы управлять несколькими задачами одновременно, не выполняя их одновременно. Он вращается вокруг идеи чередования задач и одновременного переключения между ними.

2. Параллелизм предполагает параллельную реализацию ряда задач. Часто используется несколько ядер или процессоров ЦП. Параллелизм обеспечивает настоящую параллельную реализацию, позволяя выполнять задачи быстрее и подходит для обширных вычислительных операций.

Важность параллелизма и параллелизма

1. Использование ресурсов. Параллелизм позволяет эффективно использовать системные ресурсы, гарантируя, что задачи активно выполняются, а не ждут внешних ресурсов.
2. Отзывчивость. Параллелизм может улучшить скорость реагирования приложений, особенно в контексте пользовательских интерфейсов или веб-серверов.
3. Производительность. Параллелизм важен для достижения оптимальной производительности, особенно для задач с интенсивным использованием ЦП, таких как сложные вычисления, обработка данных и моделирование.
4. Масштабируемость: для создания масштабируемых систем необходимы как параллелизм, так и параллелизм.
5. Перспективность: поскольку тенденции в области аппаратного обеспечения продолжают отдавать предпочтение многоядерным процессорам, возможность использования параллелизма будет становиться все более необходимой.

Параллелизм в Python

Вы можете добиться параллелизма в Python, используя многопоточное и асинхронное программирование с помощью библиотеки asyncio.

Threading (поток) в Python

Потоки — это механизм параллелизма в Python, который позволяет создавать задачи и управлять ими в одном простом процессе. Потоки подходят для определенных типов задач, особенно задач, связанных с вводом-выводом, и могут выиграть от одновременного выполнения.

Модуль потоков Python предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания потоков и управления ими. Хотя GIL (Global Interpreter Lock) ограничивает потоки с точки зрения истинного параллелизма, они все же могут обеспечить параллелизм за счет эффективного чередования задач.

В приведенном ниже коде показан пример реализации параллелизма с использованием потоков. Он использует библиотеку запросов Python для отправки HTTP-запроса, общей задачи блочного ввода-вывода. Он также использует модуль синхронизации для расчета времени выполнения.

запросы на импорт время импорта import threading urls = ( ‘ ‘ ‘ ) # действительно, если URL def download_url(url): ответ = Requests.get(url) print(f”Downloaded {url} — код состояния: {response.status_code} “) # Thực thi không có luồng và đo thời gian thực hiện start_time = time.time() для URL-адреса в URL-адресах: download_url(url) end_time = time.time() print(f”Последовательная загрузка заняла {end_time – start_time:. 2f} Secondsn”) # Сбросьте эти значения, сбросьте эти значения и трижды start_time = time.time() threads = () для URL-адреса в URL-адресах: thread = threading.Thread(target=download_url, args=(url ,)) thread.start() threads.append(thread) # Для потока в потоках: thread.join() end_time = time.time() print(f”Потоковая загрузка заняла {end_time – start_time :.2f} секунд”)

Запустите эту программу, и вы увидите, что потоковые запросы выполняются быстрее, чем упорядоченные. Несмотря на то, что разница составляет лишь долю секунды, вы явно почувствуете повышение производительности при использовании потоков для задач, связанных с вводом-выводом.

Асинхронное программирование с помощью Asyncio

Asyncio предоставляет обработчик событий, который управляет асинхронными задачами, называемыми сопрограммами. Это функции, которые можно приостанавливать и возобновлять, что делает их идеальными для задач, связанных с вводом-выводом. Эта библиотека особенно полезна в ситуациях, когда задача предполагает ожидание внешних ресурсов, например сетевых запросов.

Вы можете отредактировать предыдущий пример отправки запроса для работы с asyncio:

import asyncio import aiohttp import time urls = ( ‘ ‘ ‘ ) # есть возможность использовать URL-адрес async def download_url(url): асинхронно с aiohttp.ClientSession() в качестве сеанса: асинхронно с session.get(url) в качестве ответа: content = await response.text() print(f”Downloaded {url} – Код состояния: {response.status}”) # После загрузки async def main(): # Вы можете скачать URL-адрес tasks = (download_url (url) для URL в URL) # thu thập và triển khai ồng thời các nhiệm vụ wait asyncio.gather (*tasks) start_time = time.time () # chạy hàm bất ồng bộnh asyncio. ()) end_time = time.time() print(f”Загрузка Asyncio заняла {end_time – start_time:.2f} секунд”)

Используя этот код, вы можете загружать веб-страницы одновременно с помощью asyncio и использовать преимущества асинхронных операций ввода-вывода. Это может быть более эффективно, чем многопоточность для задач, связанных с вводом-выводом.

Параллелизм в Python

Вы можете реализовать параллелизм с помощью модуля многопроцессорности Python, позволяющего в полной мере использовать преимущества многоядерных процессоров.

Многоядерная обработка в Python

Модуль многопроцессорности Python позволяет добиться параллелизма путем создания отдельных процессов с собственным интерпретатором Python и пространством памяти. Это эффективно обходит глобальную блокировку интерпретатора (GIL), что делает его пригодным для задач с интенсивным использованием ЦП.

запросы на импорт import multiprocessing import time urls = ( ‘ ‘ ‘ ) # действительно, если URL def download_url(url): ответ = Requests.get(url) print(f”Downloaded {url} — код состояния: {response.status_code} “) def main(): # Для многопроцессорной обработки пула нужно использовать три процесса, в которых используется num_processes = len(urls)pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes) start_time = time.time()pool.map(download_url, urls) end_time = time.time() # Пул будет отображать то, что вы хотите сделать, чтобы Pool.close() Pool.join() print(f”Многопроцессорная загрузка заняла {end_time-start_time:.2f} секунд”) main ()

В этом примере многопроцессорность порождает несколько процессов, позволяя функции download_url работать параллельно.

Когда использовать параллелизм и параллелизм?

Выбор между параллелизмом и параллелизмом зависит от характера задачи и доступности аппаратных ресурсов.

Вы можете использовать параллелизм при выполнении задач, связанных с вводом-выводом, таких как чтение и запись файлов или выполнение сетевых запросов, а также когда ограничения памяти вызывают беспокойство.

Используйте многопроцессорную обработку, когда у вас есть задачи, интенсивно использующие ЦП, которые могут выиграть от истинного параллелизма, и когда у вас есть строгая изоляция между задачами, когда сбой одной задачи не повлияет на другие задачи.

Выше приведены все, что вам нужно знать о параллелизме и параллельной работе в Python. Надеюсь, статья окажется для вас полезной.

В приведенной выше статье вы познакомились с «Как улучшить код Python с помощью параллелизма и параллелизма». СоветыНадейтесь, что эта статья вам поможет! Если эта статья кажется вам интересной и полезной, не забудьте поделиться ею. Спасибо!