Как улучшить ваш код Python с помощью параллелизма и параллелизма

Ключевые выводы

• Параллелизм и параллелизм являются фундаментальными принципами выполнения задач в вычислительной технике, каждый из которых имеет свои отличительные характеристики.
• Параллелизм позволяет эффективно использовать ресурсы и повысить скорость реагирования приложений, а параллелизм имеет решающее значение для оптимальной производительности и масштабируемости.
• Python предоставляет возможности для обработки параллелизма, такие как многопоточность и асинхронное программирование с помощью asyncio, а также параллелизм с использованием модуля многопроцессорности.

Параллелизм и параллелизм — это два метода, которые позволяют запускать несколько программ одновременно. Python имеет несколько вариантов одновременного и параллельного выполнения задач, что может сбивать с толку.

Изучите инструменты и библиотеки, доступные для правильной реализации параллелизма и параллелизма в Python, и их различия.

Понимание параллелизма и параллелизма

Параллелизм и параллелизм относятся к двум фундаментальным принципам выполнения задач в вычислениях. Каждый из них имеет свои отличительные характеристики.

1. Параллелизм — это способность программы управлять несколькими задачами одновременно, не обязательно выполняя их одновременно. Он основан на идее чередования задач и переключения между ними таким образом, чтобы они выглядели одновременными.
2. Параллелизм, с другой стороны, предполагает действительно параллельное выполнение нескольких задач. Обычно он использует преимущества несколько ядер ЦП или процессоров. Параллелизм обеспечивает истинное одновременное выполнение, позволяя выполнять задачи быстрее и хорошо подходит для операций с интенсивными вычислениями.

Важность параллелизма и параллелизма

Необходимость параллелизма и параллелизма в вычислениях невозможно переоценить. Вот почему эти методы важны:

1. Использование ресурсов: Параллелизм позволяет эффективно использовать системные ресурсы, обеспечивая активное выполнение задач, а не праздное ожидание внешних ресурсов.
2. Ответная реакция: Параллелизм может улучшить скорость реагирования приложений, особенно в сценариях, связанных с пользовательскими интерфейсами или веб-серверами.
3. Производительность: Параллелизм имеет решающее значение для достижения оптимальной производительности, особенно в задачах, связанных с ЦП, таких как сложные вычисления, обработка данных и моделирование.
4. Масштабируемость: И параллелизм, и параллелизм необходимы для создания масштабируемых систем.
5. Готовность к будущему: Поскольку тенденции в аппаратном обеспечении продолжают отдавать предпочтение многоядерным процессорам, возможность использовать параллелизм будет становиться все более необходимой.

Параллелизм в Python

Вы можете добиться параллелизма в Python, используя многопоточность и асинхронное программирование с помощью библиотеки asyncio.

Потоки в Python

Threading — это механизм параллелизма Python, который позволяет создавать задачи и управлять ими в рамках одного процесса. Потоки подходят для определенных типов задач, особенно тех, которые связаны с вводом-выводом и могут выиграть от одновременного выполнения.

Python резьба модуль предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания потоков и управления ими. Хотя GIL (Global Interpreter Lock) ограничивает потоки с точки зрения истинного параллелизма, они все же могут обеспечить параллелизм за счет эффективного чередования задач.

В приведенном ниже коде показан пример реализации параллелизма с использованием потоков. Он использует библиотеку запросов Python для отправки HTTP-запроса — распространенной задачи блокировки ввода-вывода. Он также использует модуль времени для расчета времени выполнения.

import requests
import time
import threading
urls = [
'https://www.google.com',
'https://www.wikipedia.org',
'https://www.makeuseof.com',
]
# function to request a URL
defdownload_url(url):
 response = requests.get(url)
 print(f"Downloaded {url} - Status Code: {response.status_code}")
# Execute without threads and measure execution time
start_time = time.time()
for url in urls:
 download_url(url)
end_time = time.time()
print(f"Sequential download took {end_time - start_time:.2f} seconds\n")
# Execute with threads, resetting the time to measure new execution time
start_time = time.time()
threads = []
for url in urls:
 thread = threading.Thread(target=download_url, args=(url,))
 thread.start()
 threads.append(thread)
# Wait for all threads to complete
for thread in threads:
 thread.join()
end_time = time.time()
print(f"Threaded download took {end_time - start_time:.2f} seconds")

Запустив эту программу, вы должны увидеть, насколько быстрее потоковые запросы, чем последовательные. Хотя разница составляет всего лишь долю секунды, вы получаете четкое представление об улучшении производительности при использовании потоков для задач, связанных с вводом-выводом.

Асинхронное программирование с помощью Asyncio

асинхронный предоставляет цикл событий, который управляет асинхронными задачами, называемыми сопрограммами. Сопрограммы — это функции, которые можно приостанавливать и возобновлять, что делает их идеальными для задач, связанных с вводом-выводом. Библиотека особенно полезна для сценариев, где задачи включают ожидание внешних ресурсов, таких как сетевые запросы.

Вы можете изменить предыдущий пример отправки запроса для работы с асинхронный:

import asyncio
import aiohttp
import time
urls = [
'https://www.google.com',
'https://www.wikipedia.org',
'https://www.makeuseof.com',
]
# asynchronous function to request URL
asyncdefdownload_url(url):
asyncwith aiohttp.ClientSession() as session:
asyncwith session.get(url) as response:
 content = await response.text()
 print(f"Downloaded {url} - Status Code: {response.status}")
# Main asynchronous function
asyncdefmain():
# Create a list of tasks to download each URL concurrently
 tasks = [download_url(url) for url in urls]
# Gather and execute the tasks concurrently
await asyncio.gather(*tasks)
start_time = time.time()
# Run the main asynchronous function
asyncio.run(main())
end_time = time.time()
print(f"Asyncio download took {end_time - start_time:.2f} seconds")

Используя код, вы можете загружать веб-страницы одновременно, используя асинхронный и воспользоваться преимуществами асинхронных операций ввода-вывода. Это может быть более эффективно, чем многопоточность для задач, связанных с вводом-выводом.

Параллелизм в Python

Вы можете реализовать параллелизм, используя Python многопроцессорность модуль, что позволяет в полной мере воспользоваться преимуществами многоядерных процессоров.

Многопроцессорность в Python

Python многопроцессорность Модуль предоставляет возможность добиться параллелизма путем создания отдельных процессов, каждый из которых имеет собственный интерпретатор Python и пространство памяти. Это эффективно обходит глобальную блокировку интерпретатора (GIL), что делает его пригодным для задач, связанных с процессором.

import requests
import multiprocessing
import time
urls = [
'https://www.google.com',
'https://www.wikipedia.org',
'https://www.makeuseof.com',
]
# function to request a URL
defdownload_url(url):
 response = requests.get(url)
 print(f"Downloaded {url} - Status Code: {response.status_code}")
defmain():
# Create a multiprocessing pool with a specified number of processes
 num_processes = len(urls)
 pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)
 start_time = time.time()
 pool.map(download_url, urls)
 end_time = time.time()
# Close the pool and wait for all processes to finish
 pool.close()
 pool.join()
 print(f"Multiprocessing download took {end_time-start_time:.2f} seconds")
main()

В этом примере многопроцессорность порождает несколько процессов, позволяя download_url функция для параллельного выполнения.

Когда использовать параллелизм или параллелизм

Выбор между параллелизмом и параллелизмом зависит от характера ваших задач и доступных аппаратных ресурсов.

Вы можете использовать параллелизм при работе с задачами, связанными с вводом-выводом, такими как чтение и запись в файлы или выполнение сетевых запросов, а также когда ограничения памяти вызывают беспокойство.

Используйте многопроцессорность, когда у вас есть задачи, связанные с ЦП, которые могут выиграть от истинного параллелизма, и когда у вас есть надежная изоляция между задачами, когда сбой одной задачи не должен влиять на другие.

Воспользуйтесь преимуществами параллелизма и параллелизма

Параллелизм и параллелизм — эффективные способы повышения скорости реагирования и производительности вашего кода Python. Важно понимать различия между этими понятиями и выбирать наиболее эффективную стратегию.

Python предлагает инструменты и модули, необходимые для повышения эффективности вашего кода за счет параллелизма или параллелизма, независимо от того, работаете ли вы с процессами, ориентированными на процессор или ввод-вывод.