Python erbjuder flera sätt att parallellisera för slingor, var och en med sina egna styrkor och svagheter. Det bästa tillvägagångssättet beror på arten av slingans verksamhet:
1. Multiprocessing (för CPU-bundna uppgifter):
Om din loops iterationer är beräkningsintensiva (CPU-bundna) är multiprocessing det mest effektiva sättet att parallellisera. Det skapar flera processer, var och en körs på en separat CPU -kärna. Detta undviker det globala tolklåset (GIL) som begränsar verklig parallellism i multithreading.
* med `multiprocessing.pool`: Detta är ett bekvämt sätt att distribuera uppgifter över flera processer.
`` `python
importera multiprocessing
DEF Process_Item (artikel):
# Din kod för att behandla ett enda objekt
resultat =artikel * 2 # Exempel på operation
avkastningsresultat
om __name__ =='__main__':
artiklar =intervall (10)
med multiprocessing.pool (processer =multiprocessing.cpu_count ()) som pool:
resultat =pool.map (process_item, objekt)
utskrift (resultat)
`` `
* med `multiprocessing.process` (för mer kontroll): Ger finare kontroll om du behöver hantera processer individuellt. Användbart för mer komplexa scenarier.
2. Multithreading (för I/O-bundna uppgifter):
Om din slinga innebär mycket väntan (t.ex. nätverksförfrågningar, fil I/O), kan multithreading vara fördelaktigt. Medan GIL fortfarande begränsar verklig parallellism för CPU-bundna operationer inom trådar, kan väntetiden överlappas, vilket leder till förbättrad prestanda.
* med `gängor ': Enkelt för grundläggande scenarier. Var dock medveten om GIL -begränsningarna.
`` `python
importtrådning
DEF Process_Item (artikel):
# Din kod för att behandla ett enda objekt (t.ex. nätverksförfrågan)
# ... tidskrävande I/O-operation ...
passera
trådar =[]
för objekt inom räckvidden (10):
tråd =tråd. Thread (mål =process_item, args =(artikel,))
trådar.Append (tråd)
tråd.start ()
För tråd i trådar:
tråd.join ()
`` `
* Använda bibliotek som `samtidig.futures`: Detta ger ett gränssnitt på högre nivå för både trådar och processer, vilket gör det lättare att hantera dem.
`` `python
importera samtidiga.
DEF Process_Item (artikel):
# Din kod för att behandla ett enda objekt
returnera artikel * 2
med samtidiga.futures.ThreadPoolExecutor () som exekutiv:
resultat =lista (exekutor.map (process_item, intervall (10)))
utskrift (resultat)
Byt ut ThreadPoolExecutor med ProcessPoolExecutor för CPU-bundna uppgifter
`` `
3. JOBLIB (för enklare multiprocessing):
"Joblib" tillhandahåller ett användarvänligt gränssnitt för parallellisering av slingor, särskilt användbara när man hanterar numpy-matriser eller scikit-learn. Det hanterar en del av komplexiteten i multiprocesser bakom kulisserna.
`` `python
Från joblib importera parallell, försenad
DEF Process_Item (artikel):
# Din kod för att behandla ett enda objekt
returnera artikel * 2
resultat =parallell (n_jobs =-1) (försenad (process_item) (i) för i inom räckvidd (10))
utskrift (resultat)
`` `
`n_jobs =-1` använder alla tillgängliga kärnor.
Att välja rätt tillvägagångssätt:
* cpu-bundet: Använd `multiprocessing '(med' pool 'eller' process ') eller' joblib '.
* i/o-bundet: Använd `multithreading '(med` samtidig. Futures' rekommenderas för renare kod) eller asynkron programmering (med 'asyncio').
* Enkel parallellisering: `Joblib 'är ett bra val för dess användarvänlighet.
Viktiga överväganden:
* overhead: Att skapa och hantera processer eller trådar har omkostnader. Parallellisering är endast fördelaktigt om det arbete som görs per iteration är tillräckligt betydande för att överväga denna omkostnad.
* Datadelning: Att dela data mellan processer kan vara mer komplexa än att dela data mellan trådar. Använd lämpliga mekanismer (t.ex. köer, delat minne) vid behov.
* felsökning: Felsökning av parallellkod kan vara mer utmanande. Börja med mindre problemstorlekar för att underlätta felsökning.
* Beroenden: Se till att alla bibliotek som används i slingan är kompatibla med multiprocessing (vissa bibliotek kanske inte är trådsäkra).
Kom ihåg att alltid jämföra din kod för att se om parallellisering faktiskt förbättrar prestandan i ditt specifika fall. Ibland kan en väloptimerad sekventiell slinga vara snabbare än en dåligt implementerad parallell.
