Перейти в телеграм, чтобы получить результаты теста
Параллельные вычисления в Python могут значительно ускорить выполнение вашего кода, особенно при работе с большими объемами данных или вычислительно сложными задачами. В этой статье мы рассмотрим основные подходы к реализации параллельных вычислений в Python с использованием стандартных библиотек, а также покажем примеры кода для каждого подхода.
Освойте Python на курсе от Skypro. Вас ждут 400 часов обучения и практики (достаточно десяти часов в неделю), подготовка проектов для портфолио, индивидуальная проверка домашних заданий и помощь опытных наставников. Получится, даже если у вас нет опыта в IT.
Многопоточность (Threading)
Многопоточность позволяет выполнять несколько потоков одновременно в рамках одного процесса. В Python можно использовать стандартную библиотеку threading для создания и управления потоками. Однако из-за Global Interpreter Lock (GIL) в CPython, потоки не могут выполняться параллельно на нескольких ядрах процессора.
Пример простого многопоточного кода:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | import threadingdef print_numbers(): for i in range(10): print(i)def print_letters(): for letter in 'abcdefghij': print(letter)thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)thread2 = threading.Thread(target=print_letters)thread1.start()thread2.start()thread1.join()thread2.join() |
Многопроцессорность (Multiprocessing)
Многопроцессорность позволяет использовать несколько процессов для параллельного выполнения кода, что обеспечивает более эффективное использование многоядерных процессоров. В Python можно использовать стандартную библиотеку multiprocessing для создания и управления процессами. Процессы могут выполняться параллельно на нескольких ядрах процессора, обойдя ограничения GIL.
Пример простого многопроцессорного кода:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | import multiprocessingdef print_numbers(): for i in range(10): print(i)def print_letters(): for letter in 'abcdefghij': print(letter)process1 = multiprocessing.Process(target=print_numbers)process2 = multiprocessing.Process(target=print_letters)process1.start()process2.start()process1.join()process2.join() |
На курсе Skypro «Python-разработчик» освоите основные инструменты программирования, получите опыт на реальных проектах и сможете стартовать в профессии уверенным новичком. Преподаватели — практикующие программисты с большим опытом, а в центре карьеры помогут составить цепляющее резюме и подготовиться к собеседованию.
Конкурентность (Concurrent)
Библиотека concurrent.futures предоставляет высокоуровневый интерфейс для асинхронного выполнения вызовов функций в параллельных потоках или процессах. Она позволяет легко создавать пулы потоков или процессов и выполнять задачи асинхронно, а также получать результаты выполнения.
Пример использования concurrent.futures для параллельного выполнения функции:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | import concurrent.futuresdef square(x): return x * xwith concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] results = list(executor.map(square, numbers))print(results) |
😉 Итак, в этой статье мы рассмотрели основные подходы к реализации параллельных вычислений в Python с использованием стандартных библиотек. Выбор подхода зависит от вашей задачи и требований к производительности кода. Не забывайте тестировать и оптимизировать ваш код, чтобы получить максимальную пользу от параллельных вычислений!
Добавить комментарий