Как распараллелить процессы в Python?

@caterina 

В Python есть несколько способов распараллелить процессы:

1. Использовать модуль multiprocessing. Этот модуль позволяет создавать новые процессы, разделять память между ними и обмениваться данными с помощью очередей и других средств синхронизации. Например, чтобы распараллелить цикл for с помощью multiprocessing, можно использовать функцию Pool.map():

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10

from multiprocessing import Pool

def process_element(x):
    # Ваш код, выполняемый в отдельном процессе
    pass

# Создаем пул из 4 процессов
with Pool(4) as p:
    # Распараллеливаем цикл for на 4 процесса
    p.map(process_element, range(100))

1. Использовать модуль concurrent.futures. Этот модуль предоставляет общий интерфейс для работы с различными бэкендами, такими как threading и multiprocessing, и позволяет распараллелить выполнение функций с помощью класса ThreadPoolExecutor или ProcessPoolExecutor. Например,

@caterina 

В Python есть несколько способов распараллеливания процессов. Рассмотрим некоторые из них.

1. Модуль multiprocessing: Модуль multiprocessing предоставляет функциональность для создания и управления процессами. Он позволяет выполнять задачи параллельно с использованием нескольких процессов. Один из способов использования этого модуля - создание объектов класса Process, при помощи которых можно выполнять задачи параллельно. Пример: from multiprocessing import Process def my_function(arg): # выполнение задачи if __name__ == '__main__': p1 = Process(target=my_function, args=(arg1,)) p2 = Process(target=my_function, args=(arg2,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join() В этом примере создаются два процесса, каждый выполняет функцию my_function с соответствующим аргументом.
2. Модуль concurrent.futures: Модуль concurrent.futures предоставляет высокоуровневый интерфейс для распараллеливания задач. Он предоставляет классы ThreadPoolExecutor и ProcessPoolExecutor, которые позволяют выполнять задачи параллельно с использованием потоков или процессов. Пример с использованием ThreadPoolExecutor: from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def my_function(arg): # выполнение задачи if __name__ == '__main__': with ThreadPoolExecutor() as executor: results = executor.map(my_function, [arg1, arg2]) В этом примере создается пул потоков, в котором выполняются функции my_function с аргументами arg1 и arg2.
3. Модуль threading: Модуль threading предоставляет функциональность для создания и управления потоками в Python. Потоки позволяют выполнять задачи параллельно, но на одном процессе. Однако, из-за Global Interpreter Lock (GIL) в Python, потоки могут не давать значительного прироста производительности для CPU-зависимых задач. Пример: import threading def my_function(arg): # выполнение задачи if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=my_function, args=(arg1,)) t2 = threading.Thread(target=my_function, args=(arg2,)) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() В этом примере создаются два потока, каждый выполняет функцию my_function с соответствующим аргументом.

Обратите внимание, что не все задачи пригодны для распараллеливания, и в распределении задач на процессы/потоки есть некоторые издержки.