Sowohl das "Multiprocessing" -Modul von Dask als auch Python bieten Möglichkeiten zur Parallelenberechnungen, unterscheiden sich jedoch erheblich in ihrer Skalierbarkeit und den Arten von Problemen, die sie am besten ansprechen. Hier ist eine Aufschlüsselung:
multiprocessing:
* Mechanismus: Erstellt mehrere unabhängige Python -Prozesse mit jeweils einen eigenen Interpreter und Speicherplatz. Dies eignet sich hervorragend für die Umgehung der globalen Interpreter-Sperre (GIL) in CPython und ermöglicht eine echte Parallelität für CPU-gebundene Aufgaben.
* Skalierbarkeit: Skalen gut für CPU-gebundene Aufgaben, die leicht in unabhängige Stücke unterteilt werden können. Es leidet jedoch an erheblichen Overheads aufgrund von:
* Prozesserstellung: Das Erstellen und Verwalten von Prozessen ist teuer. Je mehr Prozesse, desto höher der Overhead.
* Kommunikation zwischenprozess (IPC): Das Teilen von Daten zwischen Prozessen beinhaltet Serialisierung/Deserialisierung, die eine Latenz verleiht. "Multiprocessing" verwendet Methoden wie Warteschlangen oder Rohre, die im Vergleich zur gemeinsamen Nutzung von In-Memorien relativ langsam sind.
* Speicherverwaltung: Jeder Prozess hat seinen eigenen Speicherraum, was im Vergleich zu Threads zu einem erhöhten Speicherverbrauch führt.
* am besten für: Relativ unabhängige Aufgaben, bei denen der Aufwand der Prozesserstellung und Kommunikation überschaubar ist. Aufgaben wie Bildverarbeitung, numerische Simulationen mit unabhängigen Teilen oder die gleiche Funktion auf viele unabhängige Eingaben anwenden.
Dask:
* Mechanismus: Erstellt ein Task -Diagramm, das die Abhängigkeiten zwischen Berechnungen darstellt. Dieses Diagramm wird dann entweder mit Multiprozessing (oder Threading oder sogar verteilten Computerclustern) ausgeführt. Es ist eine höhere Abstraktion als "Multiprocessing".
* Skalierbarkeit: Skalen viel besser als "multiprocessing" für größere Datensätze und komplexere Berechnungen. Es verwaltet die Komplexität der Aufgabenplanung und der Datenbewegung effizient:
* Aufgabenplanung: Dasks Scheduler plant intelligent Aufgaben unter Berücksichtigung der Abhängigkeiten und der Verfügbarkeit von Ressourcen. Es vermeidet unnötige Gemeinkosten, indem die Kommunikation zwischen den Prozess minimiert wird.
* Datenpartitionierung: Für große Datensätze, Dask -Partitionsdaten in kleinere Brocken, die parallel verarbeitet werden können. Es kümmert sich effizient mit dem Mischen und der Aggregation.
* verteiltes Computing: Geht sich leicht auf Maschinencluster aus und ermöglicht eine massive Parallelität.
* am besten für: Große Datensätze, komplexe Berechnungen mit Datenabhängigkeiten und Situationen, die verteiltes Computing erfordern. Ausgezeichnet für Aufgaben, die beteiligt sind:
* Datenanalyse (Pandas, Numpy): Die Dask bietet parallele Äquivalente von Pandas und Numpy -Arrays.
* maschinelles Lernen: Griff große Datensätze für das Training maschineller Lernmodelle.
* Scientific Computing: Erleichtert die parallele Ausführung komplexer Simulationen und numerischer Algorithmen.
Zusammenfassungstabelle:
| Feature | Multiprozessing | Dask |
| ---------------- | ---------------------------------- | ---------------------------------- |
| Parallelität | Richtig (CPU-gebunden) | Richtig (CPU-gebunden, potenziell verteilt) |
| Overhead | Hoch (Prozesserstellung, IPC) | Niedriger (effiziente Zeitplanung und Datenbearbeitung) |
| Skalierbarkeit | Begrenzt durch Prozessaufwand | Hoch, Skalen zu großen Datensätzen und Clustern |
| Datenhandhabung | Handbuch | Automatische Aufteilung und Mischung |
| Komplexität | Niedriger (einfacher zu verstehen) | Höher (steilere Lernkurve) |
| Am besten für | Unabhängige, CPU-gebundene Aufgaben | Große Datensätze, komplexe Aufgaben, verteiltes Computing |
Im Wesentlichen ist "Multiprocessing" ein einfacheres Werkzeug für die grundlegende Parallelisierung unabhängiger Aufgaben, während Dask ein leistungsstarkes Rahmen für die Skalierung von größeren Problemen und die effizienten Umgang mit Datenabhängigkeiten ist. Wenn Ihre Aufgaben einfach sind und die Daten bequem im Speicher passt, kann "Multiprocessing" ausreichen. Für irgendetwas darüber hinaus sind die Fähigkeiten und Skalierbarkeit von Dask im Allgemeinen weit überlegen.
