Både "Joblib" och Pythons inbyggda "multiprocessing" -bibliotek erbjuder sätt att parallellisera uppgifter, men de skiljer sig avsevärt i deras användarvänlighet, prestandaegenskaper och lämplighet för olika arbetsbelastningar. Här är en uppdelning av deras prestationsskillnader:
joblib:
* Abstraktion på högre nivå: Joblib är byggd * på toppen * av `multiprocessing '(och andra backends som` loky' som ofta kan vara överlägsen standard "multiprocessing"). Det ger ett enklare, mer användarvänligt gränssnitt, särskilt för vanliga parallella datoruppgifter som att tillämpa en funktion på en lista med ingångar. Denna enkelhet leder ofta till snabbare utvecklingstid.
* Automatisk minneshantering och uppgiftsplanering: Joblib hanterar minneshantering och schemaläggning av uppgifter mer effektivt än att direkt använda "multiprocessing". Den använder smart minneskartläggningstekniker för att undvika onödig datakopiering, vilket minskar omkostnaden. Det använder också sofistikerade strategier för att distribuera uppgifter effektivt mellan processer.
* Bättre hantering av stora datasätt: Joblibs minneskartläggning är särskilt fördelaktig när man hanterar stora datasätt som inte passar bekvämt i minnet. Det gör att processer kan komma åt delar av data utan att behöva ladda allt i RAM samtidigt.
* Persistens och caching: Joblib stöder cache -resultat till disken, vilket avsevärt påskyndar upprepade beräkningar med samma ingångar. Den här funktionen är oerhört kraftfull för tidskrävande uppgifter.
* potentiellt något långsammare för mycket enkla uppgifter: Kostnaden för JoBlibs ytterligare funktioner kan leda till något långsammare exekvering än "multiprocessing" för extremt enkla parallella uppgifter där funktionssamtalet är mycket snabbt. Kostnaden är vanligtvis försumbar för alla måttligt komplexa operationer.
multiprocessing:
* Lägre nivå kontroll: `Multiprocessing 'ger dig finkornig kontroll över process skapande, kommunikation och synkronisering. Detta är fördelaktigt när du behöver implementera komplexa parallella algoritmer eller hantera intrikata kommunikationsmönster mellan processer.
* mer komplex att använda: Den direkta användningen av "multiprocessing" kräver mer pannplattkod och en djupare förståelse av processhanteringskoncept. Detta gör det mindre användarvänligt för enkla parallelliseringsuppgifter.
* kan vara mindre effektivt för stora datasätt: Om det inte är noggrant hanterat kan du använda "multiprocessing" leda till överdriven datakopiering och minnesomkoppling, särskilt med stora datasätt. Du måste hantera dessa aspekter manuellt.
* Ingen inbyggd cachning eller uthållighet: Du skulle behöva implementera caching och resultera uthållighet själv om du använder "multiprocessing".
* Potentiellt snabbare för extremt enkla uppgifter (men är sällan viktigt): Som nämnts ovan, för triviala uppgifter, kan överhuvudet för Joblib leda till en något långsammare exekvering. Denna skillnad är ofta försumbar i praktiken.
Sammanfattningsvis:
För de flesta datavetenskaps- och maskininlärningsuppgifter som involverar parallellbehandling, särskilt de som hanterar stora datasätt eller kräver upprepade beräkningar, är joblib i allmänhet att föredra på grund av dess användarvänlighet, effektiv minneshantering och inbyggd caching . "Multiprocessing" är ett bättre val när du behöver mer exakt kontroll över parallelliseringsprocessen och uppgiftens komplexitet garanterar den extra ansträngningen. Prestationsskillnaden är ofta inte betydande om du inte har att göra med extremt enkla eller extremt mycket optimerade uppgifter. Bekvämligheten och effektiviteten i Joblib uppväger vanligtvis alla mindre prestationsvinster från att använda "multiprocessing" direkt.
