Python bietet verschiedene Möglichkeiten zur Parallele für Schleifen mit jeweils eigenen Stärken und Schwächen. Der beste Ansatz hängt von der Art der Operationen der Schleife ab:

1. Multiprozessierung (für CPU-gebundene Aufgaben):

Wenn die Iterationen Ihrer Schleife rechnerisch intensiv sind (CPU-gebunden), ist die Multiprozessierung die effektivste Methode zur Parallele. Es erstellt mehrere Prozesse, die jeweils auf einem separaten CPU -Kern ausgeführt werden. Dies vermeidet die globale Interpreter -Sperre (GIL), die die wahre Parallelität beim Multithreading einschränkt.

* Verwenden von `multiprocessing.pool`: Dies ist eine bequeme Möglichkeit, Aufgaben über mehrere Prozesse hinweg zu verteilen.

`` `Python

Multiprozessierung importieren

Def Process_Item (Element):

# Ihr Code, um ein einzelnes Element zu verarbeiten

result =item * 2 # Beispieloperation

Rückgabeergebnis

Wenn __name__ =='__main__':

Elemente =Bereich (10)

mit Multiprocessing.pool (processes =multiprocessing.cpu_count ()) als Pool:

Ergebnisse =Pool.map (process_item, Elemente)

Druck (Ergebnisse)

`` `

* Verwenden von `multiprocessing.process` (für mehr Kontrolle): Bietet eine feiner körnige Kontrolle, wenn Sie Prozesse einzeln verwalten müssen. Nützlich für komplexere Szenarien.

2. Multithreading (für I/O-gebundene Aufgaben):

Wenn Ihre Schleife viel Warten umfasst (z. B. Netzwerkanfragen, Datei -E/O), kann Multithreading von Vorteil sein. Während der Gil die wahre Parallelität für CPU-gebundene Operationen innerhalb von Threads immer noch einschränkt, kann die Wartezeit überlappt werden, was zu einer verbesserten Leistung führt.

* Verwenden von `Threading`: Einfach für grundlegende Szenarien. Beachten Sie jedoch die GIL -Grenzen.

`` `Python

Threading importieren

Def Process_Item (Element):

# Ihr Code zur Verarbeitung eines einzelnen Elements (z. B. Netzwerkanforderung)

# ... zeitaufwändiger E/A-Betrieb ...

passieren

Threads =[]

für Artikel in Reichweite (10):

thread =threading.thread (target =process_item, args =(item,))

threads.append (Thread)

thread.start ()

Für Threads in Threads:

thread.join ()

`` `

* Verwenden von Bibliotheken wie `concurrent.futures`: Dies bietet eine höhere Schnittstelle sowohl für Threads als auch für Prozesse, sodass die Verwaltung erleichtert wird.

`` `Python

importieren

Def Process_Item (Element):

# Ihr Code, um ein einzelnes Element zu verarbeiten

Gegenstand zurückgeben * 2

mit Concurrent.futures.Threadpoolexecutor () als Testamentsvollstrecker:

Ergebnisse =list (Executor.map (process_item, Bereich (10)))

Druck (Ergebnisse)

ThreadPoolexecutor durch ProcessPoolexecutor für CPU-gebundene Aufgaben

ersetzen

`` `

3. JoBlib (für einfachere Multiprozessing):

`jublib` bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zum Parallelzieren von Schleifen, insbesondere bei der Bearbeitung von Numpy-Arrays oder Scikit-Learn. Es behandelt einige der Komplexität der Multiprozesation hinter den Kulissen.

`` `Python

aus dem junger Import parallel, verzögert

Def Process_Item (Element):

# Ihr Code, um ein einzelnes Element zu verarbeiten

Gegenstand zurückgeben * 2

Ergebnisse =parallel (n_jobs =-1) (verzögert (process_item) (i) für i in Bereich (10))

Druck (Ergebnisse)

`` `

`n_jobs =-1` verwendet alle verfügbaren Kerne.

den richtigen Ansatz auswählen:

* CPU-gebunden: Verwenden Sie `multiprocessing` (mit` pool` oder `process`) oder` jelbib`.

* I/O-Bound: Verwenden Sie "Multithreading" (mit `concurrent.futures` wird für sauberere Code empfohlen) oder asynchrones Programmieren (mit" Asyncio ").

* einfache Parallelisierung: `jelbib` ist eine gute Wahl für die Benutzerfreundlichkeit.

Wichtige Überlegungen:

* Overhead: Das Erstellen und Verwalten von Prozessen oder Threads hat Overhead. Die Parallelisierung ist nur dann von Vorteil, wenn die per Iteration durchgeführte Arbeit erheblich genug ist, um diesen Overhead zu überwiegen.

* Datenfreigabe: Das Teilen von Daten zwischen Prozessen kann komplexer sein als das Teilen von Daten zwischen Threads. Verwenden Sie bei Bedarf geeignete Mechanismen (z. B. Warteschlangen, gemeinsam genutzter Speicher).

* Debugging: Das Debuggen des Parallelcodes kann schwieriger sein. Beginnen Sie mit kleineren Problemgrößen, um das Debuggen zu erleichtern.

* Abhängigkeiten: Stellen Sie sicher, dass alle in der Schleife verwendeten Bibliotheken mit der Multiprozessierung kompatibel sind (einige Bibliotheken sind möglicherweise nicht mit Thread-Safe).

Denken Sie daran, Ihren Code immer zu bewerten, um festzustellen, ob die Parallelisierung die Leistung in Ihrem speziellen Fall tatsächlich verbessert. Manchmal ist eine gut optimierte sequenzielle Schleife möglicherweise schneller als eine schlecht implementierte parallele.