Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine Python -Laufschleife parallel effizient auszuführen, abhängig von der Art der Aufgabe, die innerhalb der Schleife und den verfügbaren Ressourcen ausgeführt wird. Hier ist eine Aufschlüsselung gemeinsamer Ansätze und ihrer Überlegungen:
1. Multiprozessing (CPU-gebundene Aufgaben):
- Wann zu verwenden: Ideal für rechnerisch intensive Aufgaben (CPU-gebunden), wie z. B. Zahlen-Crunching, Bildverarbeitung oder komplexe Berechnungen. Diese Aufgaben profitieren am meisten von der Verwendung mehrerer Kerne.
- Wie es funktioniert: Erstellt separate Prozesse, die jeweils seinen eigenen Speicherplatz mit eigenem Speicherplatz erzeugen. Dies vermeidet die GIL -Einschränkungen der globalen Interpreter Lock (GIL) und ermöglicht eine echte parallele Ausführung.
- Beispiel:
`` `Python
Multiprozessierung importieren
Importzeit
Def Process_Item (Element):
"" "Simuliert eine CPU-gebundene Aufgabe." ""
time.sleep (1) # Arbeit simulieren
Gegenstand zurückgeben * 2
Def Main ():
Elemente =Liste (Bereich (10))
start_time =time.time ()
mit Multiprocessing.pool (processes =multiprocessing.cpu_count ()) als Pool:
Ergebnisse =Pool.map (process_item, Elemente)
end_time =time.time ()
print (f "Ergebnisse:{Ergebnisse}")
print (f "Zeit genommen:{end_time - start_time:.2f} Sekunden"))
Wenn __name__ =="__main__":
hauptsächlich()
`` `
- Erläuterung:
- `multiprocessing.pool`:Erstellt einen Pool von Arbeitsprozessen. `multiprocessing.cpu_count ()` verwendet automatisch die Anzahl der verfügbaren Kerne.
- `pool.map`:Anwendet die Funktion` process_item` auf jedes Element in der Liste "items", wobei die Arbeiten über die Arbeitsprozesse hinweg verteilt werden. Es wird automatisch behandelt, um die Arbeit zu teilen und die Ergebnisse zu sammeln.
- `pool.apply_async`:Eine nicht blockierende Alternative zu` pool.map`. Sie müssen Ergebnisse mit `result.get ()` für jedes Element sammeln.
- `pool.imap` und` pool.imap_unordered`:Iteratoren, die die Ergebnisse zurückgeben, sobald sie verfügbar sind. `IMAP_UNORDED" garantiert nicht die Reihenfolge der Ergebnisse.
- `pool.starmap`:Ähnlich wie` pool.map`, ermöglicht es Ihnen jedoch, mehrere Argumente an die Arbeiterfunktion mithilfe von Tupeln weiterzugeben.
- Vorteile:
- überwindet die GIL-Einschränkung für CPU-gebundene Aufgaben.
- Verwendet mehrere CPU -Kerne effizient.
- Nachteile:
- Höherer Overhead als Faden aufgrund des Erstellens separater Prozesse.
- Die Kommunikation zwischen Prozessen (Datenübergabe) kann langsamer sein.
- Speicherintensiver, da jeder Prozess seinen eigenen Speicherplatz hat.
- kann komplexer sein, um den gemeinsamen Zustand zu verwalten (benötigt Kommunikationsmechanismen mit interprozessfreier Verarbeitung wie Warteschlangen oder gemeinsames Speicher).
2. Threading (I/O-gebundene Aufgaben):
- Wann zu verwenden: Geeignet für Aufgaben, die viel Zeit damit verbringen, auf externe Operationen (I/O-Bound) zu warten, wie z. B. Netzwerkanfragen, Liesen/Schreibvorgänge oder Datenbankabfragen.
- Wie es funktioniert: Erstellt mehrere Threads in einem einzigen Prozess. Themen teilen den gleichen Speicherplatz. Die GIL (Global Interpreter Lock) begrenzt die wahre Parallelität in CPython, aber Threads können die Leistung weiterhin verbessern, indem sie den GIL auf die I/A -Warten freigeben.
- Beispiel:
`` `Python
Threading importieren
Importzeit
Def fetch_url (URL):
"" "Simuliert eine I/O-gebundene Aufgabe." ""
print (f "abrufen {url}")
time.sleep (2) # Simulation der Netzwerkverzögerung simulieren
print (f "fertig abrufen {url}")
Rückgabe f "Inhalt von {url}"
Def Main ():
urls =["https://example.com/1", "https://example.com/2", "https://example.com/3"]
start_time =time.time ()
Threads =[]
Ergebnisse =[]
für URL in URLs:
thread =threading.thread (target =lambda u:results.append (fetch_url (u)), args =(url,))
threads.append (Thread)
thread.start ()
Für Threads in Threads:
thread.join () # Warten Sie, bis alle Threads abgeschlossen sind
end_time =time.time ()
print (f "Ergebnisse:{Ergebnisse}")
print (f "Zeit genommen:{end_time - start_time:.2f} Sekunden"))
Wenn __name__ =="__main__":
hauptsächlich()
`` `
- Erläuterung:
- `Threading.Thread`:Erstellt einen neuen Thread.
- `Thread.Start ()`:Startet die Ausführung des Threads.
- `thread.join ()`:wartet darauf, dass der Thread fertiggestellt wird.
- Lambda -Funktion: Wird verwendet, um das "url" als Argument für `fetch_url` im" Thread "-Konstruktor zu übergeben. Es ist wichtig, die `url` * nach Wert * zu übergeben, um Rassenbedingungen zu vermeiden, bei denen möglicherweise alle Threads den letzten Wert von` url` verwenden.
- Vorteile:
- Niedrigere Overhead als Multiprozessierung.
- teilt den Speicherraum und erleichtert es, Daten zwischen Threads zu teilen (erfordert jedoch eine sorgfältige Synchronisation).
- Kann die Leistung für I/O-gebundene Aufgaben trotz des Gil verbessern.
- Nachteile:
- Die GIL begrenzt die wahre Parallelität für CPU-gebundene Aufgaben in CPython.
- Erfordert eine sorgfältige Synchronisation (Schlösser, Semaphoren), um Rennbedingungen und Datenversorgung beim Zugriff auf gemeinsame Ressourcen zu verhindern.
3. Asyncio (Parallelität mit einem einzelnen Thread):
- Wann zu verwenden: Hervorragend zum Umgang mit einer großen Anzahl von I/O-gebundenen Aufgaben gleichzeitig innerhalb eines einzelnen Fadens. Bietet eine Möglichkeit, einen asynchronen Code zu schreiben, der zwischen Aufgaben wechseln kann und gleichzeitig auf die Abschluss von E/A -Vorgängen wartet.
- Wie es funktioniert: Verwendet eine Ereignisschleife, um Coroutinen zu verwalten (spezielle Funktionen, die mit "Async Def`) deklariert sind). Coroutinen können ihre Ausführung aussetzen, während sie auf die E/A warten und es anderen Coroutinen ermöglichen, zu laufen. `asyncio` bietet * nicht * eine echte Parallelität (es ist Parallelität), aber es kann für I/O-gebundene Operationen hocheffizient sein.
- Beispiel:
`` `Python
Asyncio importieren
Importzeit
Async Def fetch_url (URL):
"" "Simuliert eine I/O-gebundene Aufgabe (asynchron)." "" "
print (f "abrufen {url}")
Warten Sie Asyncio.sleep (2) # Simulieren Sie die Netzwerkverzögerung (nicht blockierend)
print (f "fertig abrufen {url}")
Rückgabe f "Inhalt von {url}"
Async def Main ():
urls =["https://example.com/1", "https://example.com/2", "https://example.com/3"]
start_time =time.time ()
Tasks =[Fetch_url (URL) für URL in URLs]
Ergebnisse =erwarten Sie asyncio.gather (*Aufgaben) # Aufgaben gleichzeitig ausführen
end_time =time.time ()
print (f "Ergebnisse:{Ergebnisse}")
print (f "Zeit genommen:{end_time - start_time:.2f} Sekunden"))
Wenn __name__ =="__main__":
asyncio.run (main ())
`` `
- Erläuterung:
- `Async Def`:definiert eine asynchrone Funktion (Coroutine).
- `Await":Setzt die Ausführung der Coroutine an, bis der erwartete Betrieb abgeschlossen ist. Es setzt die Kontrolle über die Ereignisschleife frei, sodass andere Coroutinen ausgeführt werden können.
- `asyncio.sleep`:Eine asynchrone Version von` time.sleep`, die die Ereignisschleife nicht blockiert.
- `asyncio.gather`:führt mehrere Coroutinen gleichzeitig aus und gibt eine Liste ihrer Ergebnisse in der Reihenfolge zurück, die sie eingereicht wurden. `*Tasks 'packt die Aufgabenliste aus.
- `asyncio.run`:Startet die Asyncio -Ereignisschleife und führt die Coroutine von" Main "aus.
- Vorteile:
- Hocheffizient für I/O-gebundene Aufgaben, auch mit einem einzigen Faden.
- Vermeiden Sie den Overhead, mehrere Prozesse oder Threads zu erstellen.
- Einfacher zu verwalten und zu Threading zu verwalten (weniger explizite Schlösser erforderlich).
- Hervorragend zum Aufbau von hoch skalierbaren Netzwerkanwendungen.
- Nachteile:
- Benötigt die Verwendung asynchroner Bibliotheken und Code, die komplexer zu lernen und zu debuggen als Synchroncode.
- Nicht für CPU-gebundene Aufgaben geeignet (liefert keine echte Parallelität).
- stützt sich auf asynchron-kompatible Bibliotheken (z. B. `aiohttp` anstelle von` requests`).
4. Übereinstimmende.
- Wann zu verwenden: Bietet eine hochrangige Schnittstelle zum asynchronen Ausführen von Aufgaben unter Verwendung von Threads oder Prozessen. Ermöglicht das Wechsel zwischen Threading und Multiprozessierung, ohne Ihren Code erheblich zu ändern.
- Wie es funktioniert: Verwendet `threadPoolexecutor` für Threading und` ProcessPoolexecutor` für die Multiprozessierung.
- Beispiel:
`` `Python
importieren
Importzeit
Def Process_Item (Element):
"" "Simuliert eine CPU-gebundene Aufgabe." ""
time.sleep (1) # Arbeit simulieren
Gegenstand zurückgeben * 2
Def Main ():
Elemente =Liste (Bereich (10))
start_time =time.time ()
mit Concurrent.futures.Processspoolexecutor (max_workers =multiprocessing.cpu_count ()) als Executor:
# Senden Sie jeden Artikel dem Testamentsvollstrecker an
futures =[Executor.Submit (process_item, item) für Artikel in Elementen]
# Warten Sie, bis alle Futures abgeschlossen sind und die Ergebnisse erzielen können
Ergebnisse =[Future.Result () für die Zukunft in Concurrent.futures.as_Completed (Futures)]
end_time =time.time ()
print (f "Ergebnisse:{Ergebnisse}")
print (f "Zeit genommen:{end_time - start_time:.2f} Sekunden"))
Wenn __name__ =="__main__":
Multiprozessierung importieren
hauptsächlich()
`` `
- Erläuterung:
- `Concurrent.futures.Processspoolexecutor":Erstellt einen Pool von Arbeitsprozessen. Sie können auch `Concurrent.futures.Threadpoolexecutor’ für Threads verwenden.
- `Executor.Submit`:Überreicht dem Testamentsvollstrecker eine Callable (Funktion) für eine asynchrone Ausführung. Gibt ein "Future" zurück, das das Ergebnis der Ausführung darstellt.
- `Concurrent.futures.as_Completed`:Ein Iterator, der in keiner bestimmten Reihenfolge" Future "-Objekte ermöglicht, sobald sie abgeschlossen sind.
- `Future.Result ()`:ruft das Ergebnis der asynchronen Berechnung ab. Es blockiert, bis das Ergebnis verfügbar ist.
- Vorteile:
- Schnittstelle auf hoher Ebene, vereinfachte asynchrone Programmierung.
- Wechseln Sie einfach zwischen Threads und Prozessen, indem Sie den Executor -Typ ändern.
- Bietet eine bequeme Möglichkeit, asynchrone Aufgaben zu verwalten und ihre Ergebnisse zu holen.
- Nachteile:
- Kann etwas mehr Overhead haben als die Verwendung von "Multiprocessing" oder "Threading" direkt.
den richtigen Ansatz auswählen:
| Ansatz | Aufgabentyp | GIL -Einschränkung | Speicherverbrauch | Komplexität |
| ------------------- | ------------------- | ---------------- | --------------- | ------------ |
| Multiprozessing | CPU-gebunden | Überwinden | Hoch | Moderat |
| Threading | I/O-Bound | Ja | Niedrig | Moderat |
| Asyncio | I/O-Bound | Ja | Niedrig | Hoch |
| Concurrent.Futures | Beide | Kommt darauf an | Variiert | Niedrig |
wichtige Überlegungen:
* Tasktyp (CPU-gebunden gegen I/O-Bound): Dies ist der wichtigste Faktor. CPU-gebundene Aufgaben profitieren von der Multiprozessierung, während I/O-gebundene Aufgaben besser zum Faden oder Asyncio geeignet sind.
* gil (Global Interpreter Lock): Der Gil in CPython begrenzt die wahre Parallelität beim Fadenfaden. Wenn Sie eine echte Parallelität für CPU-gebundene Aufgaben benötigen, verwenden Sie Multiprocessing.
* Overhead: Die Multiprozessierung hat einen höheren Overhead als Faden und Asyncio.
* Speicherverbrauch: Multiprocessing verwendet mehr Speicher, da jeder Prozess seinen eigenen Speicherplatz hat.
* Komplexität: Asyncio kann komplexer sein als das Lernen als das Threading oder die Multiprozessierung.
* Datenfreigabe: Das Teilen von Daten zwischen Prozessen (Multiprocessing) erfordert Interprozess-Kommunikationsmechanismen (Warteschlangen, gemeinsamer Speicher), die Komplexität hinzufügen können. Themen teilen sich den Speicherraum, erfordern jedoch eine sorgfältige Synchronisation, um Rennbedingungen zu vermeiden.
* Bibliotheksunterstützung: Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen verwendeten Bibliotheken mit Asyncio kompatibel sind, wenn Sie diesen Ansatz auswählen. Viele Bibliotheken bieten jetzt asynchrone Versionen an (z. B. `ayhttp` für HTTP -Anfragen).
Best Practices:
* Profilieren Sie Ihren Code: Profilieren Sie vor der Implementierung der Parallelität Ihren Code, um die Engpässe zu identifizieren. Optimieren Sie nicht vorzeitig.
* Leistung messen: Testen Sie verschiedene Ansätze und messen Sie ihre Leistung, um zu bestimmen, welche für Ihren spezifischen Anwendungsfall am besten geeignet ist.
* Aufgaben unabhängig halten: Je unabhängiger Ihre Aufgaben sind, desto einfacher wird es, sie zu parallelisieren.
* Handle Ausnahmen: Behandeln Sie die Ausnahmen in Ihren Arbeiterfunktionen oder -Roroutinen ordnungsgemäß, um zu verhindern, dass sie die gesamte Anwendung abbrechen.
* Verwenden Sie Warteschlangen für Kommunikation: Wenn Sie zwischen Prozessen oder Threads kommunizieren müssen, verwenden Sie Warteschlangen, um Rennbedingungen zu vermeiden und die Sicherheit der Gewinde zu gewährleisten.
* Betrachten Sie eine Meldungswarteschlange: Für komplexe, verteilte Systeme sollten Sie eine Meldungswarteschlange (z. B. Rabbitmq, Kafka) für die asynchrone Aufgabenverarbeitung verwenden.
Wenn Sie diese Faktoren sorgfältig berücksichtigen, können Sie den effizientesten Ansatz für die Ausführung Ihrer Python -Laufschleife parallel auswählen und die Leistung Ihrer Anwendung erheblich verbessern. Denken Sie daran, die Ergebnisse zu testen und zu messen, um sicherzustellen, dass Ihr ausgewählter Ansatz tatsächlich einen Leistungsnutzen bietet.
