Pythons eingebaute "für" Loop ist nicht von Natur aus parallelisierbar. Um eine `for` -Schleife parallel auszuführen, müssen Sie Bibliotheken verwenden, die für die parallele Verarbeitung ausgelegt sind. Die häufigsten Ansätze sind das "Multiprocessing" -Modul oder spezialisierte Bibliotheken wie "Concurrent.Futures" und "jungbiN". Die beste Wahl hängt von der Art Ihrer Aufgaben ab.
Hier finden Sie eine Aufschlüsselung, wie Sie mit diesen Methoden eine "für" -Op -Schleife parallelisieren können, zusammen mit Überlegungen zur optimalen Effizienz:
1. `multiprocessing`:
Dieses Modul bietet die direkteste Kontrolle über parallele Prozesse. Es ist am besten geeignet, wenn Ihre Loop -Iterationen rechnerisch intensiv und unabhängig sind (keine gemeinsamen Speicherabhängigkeiten).
`` `Python
Multiprozessierung importieren
Def Process_Item (Element):
"" "Die Funktion, die parallel für jedes Element ausgeführt wird." "" "
# Ihr Code zur Verarbeitung eines einzelnen Elements geht hier. Beispiel:
Ergebnis =Element * 2
Rückgabeergebnis
Wenn __name__ =='__main__':# entscheidend für die Kompatibilität von Windows
Data =Liste (Bereich (1000)) # Ihre Daten
mit Multiprocessing.pool (processes =multiprocessing.cpu_count ()) als Pool:
results =pool.map (process_item, data) # anwenden Sie process_item auf jedes Element in Daten an
Druck (Ergebnisse)
`` `
* `multiprocessing.pool`: Erstellt einen Pool von Arbeitsprozessen. `multiprocessing.cpu_count ()` Bestimmt die optimale Anzahl von Prozessen basierend auf den CPU -Kernen Ihres Systems. Passen Sie diese Zahl bei Bedarf an (z. B. für Hyperthreading).
* `pool.map`: Anwendet die Funktion `process_item` auf jedes Element in der iterablen" Daten "und verteilt die Arbeiten über die Prozesse hinweg.
* `wenn __name__ =='__main __':`: Dies ist insbesondere bei Windows von wesentlicher Bedeutung, um eine rekursive Prozesserstellung zu verhindern, die zu Abstürzen führen kann.
2. `Concurrent.futures`:
Dieses Modul bietet eine höhere Schnittstelle als "Multiprocessing" und bietet sowohl prozessbasierte als auch Thread-basierte Parallelität. Die Themen sind im Allgemeinen leichter, sind jedoch durch die globale Interpreter-Sperre (GIL) in CPython begrenzt, wodurch sie bei CPU-gebundenen Aufgaben weniger effektiv sind.
`` `Python
importieren
Def Process_Item (Element):
# Wie zuvor
Ergebnis =Element * 2
Rückgabeergebnis
Wenn __name__ =='__main__':
Daten =Liste (Bereich (1000))
Mit Concurrent.futures.Processspoolexecutor () als Executor:# verwenden ProcessPoolexecutor für CPU-gebundene Aufgaben
resultes =list (executor.map (process_item, data))
Druck (Ergebnisse)
`` `
* `processPoolexecutor`: Verwendet Prozesse, geeignet für CPU-gebundene Operationen.
* `threadpoolexecutor`: Verwendet Threads, besser für I/O-gebundene Operationen (Warten auf Netzwerkanfragen, Lesen von Dateien usw.).
3. `jublib`:
`Joblib` ist eine Bibliothek, die speziell für das parallele Computing in Python entwickelt wurde. Es wird häufig in Kontexten für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen verwendet. Es bietet praktische Funktionen und behandelt einige Komplexität automatisch.
`` `Python
aus dem junger Import parallel, verzögert
Def Process_Item (Element):
# Wie zuvor
Ergebnis =Element * 2
Rückgabeergebnis
Wenn __name__ =='__main__':
Daten =Liste (Bereich (1000))
Ergebnisse =parallel (n_jobs =-1) (verzögert (prozess_item) (Element) für Element in Daten) # n_jobs =-1 verwendet alle Prozessoren
Druck (Ergebnisse)
`` `
* `parallel (n_jobs =-1)`: Fährt die Aufgaben parallel unter Verwendung aller verfügbaren CPU-Kerne (`-1`) aus.
* `verzögert (process_item) (item)`: Verzögert die Ausführung von `process_item`, bis sie von` parallel` geplant ist.
Effizienzüberlegungen:
* Overhead: Die Parallelisierung führt dazu. Wenn Ihre individuellen Aufgaben sehr schnell sind, kann der Overhead die Vorteile überwiegen. Experimentieren Sie das optimale Gleichgewicht.
* Datenübertragung: Das Übergeben von Daten zwischen den Prozessen kann langsam sein. Minimieren Sie die Datenmenge, die übertragen werden, wenn möglich.
* Abhängigkeiten: Wenn Ihre Schleifen -Iterationen voneinander abhängen (z. B. die Ausgabe einer Iteration ist die Eingabe für die nächste), wird die Parallelisierung viel komplexer und ist möglicherweise nicht machbar.
* Shared Resources: Vermeiden Sie den Zugriff auf gemeinsame Ressourcen (Dateien, Datenbanken) aus mehreren Prozessen gleichzeitig ohne ordnungsgemäße Synchronisierungsmechanismen (Sperren, Semaphoren), da dies zu Rennbedingungen und Datenbeschäftigung führen kann.
* Anzahl der Prozesse: Die optimale Anzahl von Prozessen liegt in der Regel nahe der Anzahl der CPU -Kerne, kann jedoch je nach Aufgabe und Systemlast variieren. Experimentieren ist der Schlüssel.
Denken Sie daran, Ihren Code zu profilieren, um Engpässe zu identifizieren und die durch Parallelisierung erzielte Leistungsverbesserung zu messen. Nur parallel Teile Ihres Codes, die erheblich zur Gesamtlaufzeit beitragen. Eine unangemessene Parallelisierung kann tatsächlich * die Leistung verringern.
