Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг
ПРИХОДИТЕ УЧИТЬСЯ НОВОЙ ПРОФЕССИИ ЛЕТОМ СО СКИДКОЙ ДО 70% Забронировать скидку
23 Июн 2023
3 мин
2710

Как использовать Python для параллельных вычислений

Узнайте, как использовать Python для параллельных вычислений, ускоряя код с помощью многопоточности, многопроцессорности и конкурентности!

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:

import threading

def 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:

import multiprocessing

def 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:

import concurrent.futures

def square(x):
    return x * x

with 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

Подарок
Забрать подарок