Både Dask och Pythons "multiprocessing" -modul erbjuder sätt att parallella beräkningar, men de skiljer sig avsevärt i deras skalbarhet och de typer av problem de bäst tar upp. Här är en uppdelning:
multiprocessing:
* Mekanism: Skapar flera oberoende Python -processer, var och en med sin egen tolk och minnesutrymme. Detta är utmärkt för att kringgå den globala tolklåset (GIL) i CPython, vilket möjliggör verklig parallellism för CPU-bundna uppgifter.
* skalbarhet: Vågar bra för CPU-bundna uppgifter som lätt kan delas upp i oberoende bitar. Men det lider av betydande omkostnader på grund av:
* Process Creation: Att skapa och hantera processer är dyrt. Ju fler processer, desto högre över huvudet.
* Inter-Process Communication (IPC): Att dela data mellan processer involverar serialisering/deserialisering, vilket tillför latens. `Multiprocessing 'använder metoder som köer eller rör, som är relativt långsamma jämfört med delning i minnet.
* Minneshantering: Varje process har sitt eget minnesutrymme, vilket leder till ökad minnesförbrukning jämfört med trådar.
* bäst för: Relativt oberoende uppgifter där omkostnader och kommunikation är hanterbar. Uppgifter som bildbehandling, numeriska simuleringar med oberoende delar eller tillämpa samma funktion på många oberoende ingångar.
dask:
* Mekanism: Bygger en uppgiftsgraf som representerar beroenden mellan beräkningar. Denna graf körs sedan med antingen multiprocessing (eller gängning eller till och med distribuerade datorkluster). Det är en abstraktion på högre nivå än "multiprocessing".
* skalbarhet: Vågar mycket bättre än "multiprocessing" för större datasätt och mer komplexa beräkningar. Det hanterar komplexiteten i schemaläggning av uppgifter och datarörelse effektivt:
* Uppgiftsplanering: Dasks schemaläggare planerar intelligent uppgifter, med hänsyn till beroenden och resurstillgänglighet. Det undviker onödigt omkostnad genom att minimera kommunikation mellan processer.
* Datapartitionering: För stora datasätt, Dask Partitions data till mindre bitar som kan behandlas parallellt. Den hanterar data som blandas och aggregering effektivt.
* Distribuerad datoranvändning: Lätt sträcker sig till kluster av maskiner, vilket möjliggör massiv parallellitet.
* bäst för: Stora datasätt, komplexa beräkningar som involverar databeroenden och situationer som kräver distribuerad beräkning. Utmärkt för uppgifter som involverar:
* Dataanalys (Pandas, Numpy): Dask tillhandahåller parallella ekvivalenter av pandor och numpy -matriser.
* Maskininlärning: Hanterar stora datasätt för utbildningsmaskininlärningsmodeller.
* Scientific Computing: Underlättar parallell exekvering av komplexa simuleringar och numeriska algoritmer.
Sammanfattningstabell:
| Funktion | Multiprocessing | Dask |
| ---------------- | -------------------------------------- | ---------------------------------------------- |
| Parallellism | True (CPU-bundet) | True (CPU-bundet, potentiellt distribuerad) |
| Overhead | Hög (Process Creation, IPC) | Lägre (effektiv schemaläggning och datahantering) |
| Skalbarhet | Begränsad av Process Overhead | Hög, skalor till stora datasätt och kluster |
| Datahantering | Manual | Automatisk partitionering och blandning |
| Komplexitet | Lägre (lättare att förstå) | Högre (brantare inlärningskurva) |
| Bäst för | Oberoende, CPU-bundna uppgifter | Stora datasätt, komplexa uppgifter, distribuerade datorer |
I huvudsak är "multiprocessing" ett enklare verktyg för grundläggande parallellisering av oberoende uppgifter, medan Dask är en kraftfull ram utformad för skalning till mycket större problem och hantering av databeroenden effektivt. Om dina uppgifter är enkla och data passar bekvämt i minnet, kan "multiprocessing" räcka. För allt utöver det är Dasks kapacitet och skalbarhet i allmänhet mycket överlägsen.
