Sowohl "JoBlib" als auch Pythons eingebaute "Multiprocessing" -Bibliothek bieten Möglichkeiten zur Parallelenaufgaben, unterscheiden sich jedoch erheblich in ihrer Benutzerfreundlichkeit, der Leistungsmerkmale und der Eignung für verschiedene Arbeitsbelastungen. Hier ist eine Aufschlüsselung ihrer Leistungsunterschiede:
jublib:
* Abstraktion auf höherer Ebene: JoBlib ist auf der Top * von "Multiprocessing" (und anderen Backends wie "loky" gebaut, die dem Standard -"-Beufer" oft überlegen sein können. Es bietet eine einfachere, benutzerfreundlichere Schnittstelle, insbesondere für gemeinsame parallele Computeraufgaben wie die Anwendung einer Funktion auf eine Liste von Eingängen. Diese Einfachheit führt oft zu einer schnelleren Entwicklungszeit.
* Automatische Speicherverwaltung und Aufgabenplanung: JoBlib kümmert sich effizienter für die Speicherverwaltung und die Aufgabenplanung als direkt mit "Multiprocessing". Es verwendet geschickt Speicherzuordnungstechniken, um unnötiges Datenkopieren zu vermeiden und den Aufwand zu reduzieren. Es wird auch ausgefeilte Strategien verwendet, um Aufgaben effizient zwischen den Prozessen zu verteilen.
* Bessere Handhabung großer Datensätze: Die Speicherzuordnung von JoBlib ist besonders vorteilhaft, wenn es um große Datensätze geht, die nicht bequem in den Speicher passen. Es ermöglicht Prozesse, auf Teile der Daten zugreifen zu können, ohne alles gleichzeitig in den RAM laden zu müssen.
* Persistenz und Zwischenspeicherung: JoBlib unterstützt Caching -Ergebnisse bei der Festplatte und beschleunigt wiederholte Berechnungen mit denselben Eingängen. Diese Funktion ist unglaublich leistungsfähig für zeitaufwändige Aufgaben.
* möglicherweise etwas langsamer für sehr einfache Aufgaben: Der Overhead der zusätzlichen Funktionen von JoBlib kann zu einer etwas langsameren Ausführung führen als "Multiprocessing" für extrem einfache parallele Aufgaben, bei denen der Funktionsaufruf selbst sehr schnell ist. Der Overhead ist in der Regel für mäßig komplexe Operationen vernachlässigbar.
multiprocessing:
* Kontrolle unterer Ebene: "Multiprocessing" gibt Ihnen eine feinkörnige Kontrolle über die Erstellung, Kommunikation und Synchronisation von Prozessen. Dies ist vorteilhaft, wenn Sie komplexe parallele Algorithmen implementieren oder komplizierte Kommunikationsmuster mit Interprozess verarbeiten müssen.
* komplexer zu verwenden: Die direkte Verwendung von "Multiprocessing" erfordert mehr Boilerplate -Code und ein tieferes Verständnis von Prozessmanagementkonzepten. Dies macht es für einfache Parallelisierungsaufgaben weniger benutzerfreundlich.
* kann für große Datensätze weniger effizient sein: Wenn nicht sorgfältig verwaltet, kann die Verwendung von "Multiprocessing" direkt zu übermäßigem Datenkopier- und Speicheraufwand führen, insbesondere bei großen Datensätzen. Sie müssen diese Aspekte manuell bewältigen.
* Kein eingebaues Zwischenspeichern oder Persistenz: Sie müssten das Caching implementieren und beherrschen, wenn Sie "Multiprocessing" verwenden.
* möglicherweise schneller für extrem einfache Aufgaben (aber selten wichtig): Wie oben erwähnt, kann für triviale Aufgaben der Overhead von Joblib zu einer etwas langsameren Ausführung führen. Dieser Unterschied ist in der Praxis oft vernachlässigbar.
Zusammenfassend:
Für die meisten Datenwissenschafts- und maschinelles Lernaufgaben, die eine parallele Verarbeitung beinhalten, insbesondere solche, die sich mit großen Datensätzen befassen oder wiederholte Berechnungen benötigen, wird jeliB im Allgemeinen aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, des effizienten Speichermanagements und des integrierten Caching bevorzugt . "Multiprocessing" ist eine bessere Wahl, wenn Sie eine genauere Kontrolle über den Parallelisierungsprozess benötigen, und die Komplexität der Aufgabe garantiert den zusätzlichen Aufwand. Der Leistungsunterschied ist oft nicht signifikant, es sei denn, Sie haben es mit extrem einfachen oder äußerst hoch optimierten Aufgaben zu tun. Die Bequemlichkeit und Effizienz von JoBlib überwiegen in der Regel geringfügige Leistungsgewinne durch die Verwendung von "Multiprocessing" direkt.
