Hogyan javíthatja Python kódját egyidejűséggel és párhuzamossággal

Tartalomjegyzék

Kulcs elvitelek

A párhuzamosság és a párhuzamosság a számítási feladatok végrehajtásának alapelvei, és mindegyiknek megvannak a maga sajátosságai.
A párhuzamosság lehetővé teszi az erőforrások hatékony kihasználását és az alkalmazások jobb válaszkészségét, míg a párhuzamosság kulcsfontosságú az optimális teljesítmény és méretezhetőség szempontjából.
A Python lehetőségeket biztosít a párhuzamosság kezelésére, mint például a szálfűzés és az aszinkron programozás asyncioval, valamint a párhuzamosság a többfeldolgozó modul használatával.

A párhuzamosság és a párhuzamosság két olyan technika, amely lehetővé teszi több program egyidejű futtatását. A Python számos lehetőséget kínál a feladatok egyidejű és párhuzamos kezelésére, ami zavaró lehet.

Fedezze fel a rendelkezésre álló eszközöket és könyvtárakat a párhuzamosság és párhuzamosság Pythonban való megfelelő megvalósításához, és hogy miben különböznek egymástól.

Az egyidejűség és a párhuzamosság megértése

A párhuzamosság és a párhuzamosság a számítási feladatok végrehajtásának két alapelvére utal. Mindegyiknek megvannak a sajátosságai.

A párhuzamosság egy program azon képessége, hogy egyszerre több feladatot kezeljen anélkül, hogy azokat pontosan ugyanabban az időben hajtaná végre. A feladatok egymásba ágyazásának gondolata körül forog, a közöttük olyan módon történő váltás, amely egyszerre jelenik meg.

A párhuzamosság viszont azt jelenti, hogy több feladatot valóban párhuzamosan kell végrehajtani. Általában több CPU magot vagy processzort használ ki. A párhuzamosság valódi egyidejű végrehajtást tesz lehetővé, lehetővé téve a feladatok gyorsabb végrehajtását, és kiválóan alkalmas a számításigényes műveletekhez.

Hogyan regisztrálhatok a Talkatone-ra

Az egyidejűség és a párhuzamosság jelentősége

A párhuzamosság és a párhuzamosság szükségességét a számítástechnikában nem lehet túlhangsúlyozni. Ezért fontosak ezek a technikák:

Erőforrás-kihasználás: A párhuzamosság lehetővé teszi a rendszererőforrások hatékony kihasználását, biztosítva, hogy a feladatok aktívan haladjanak előre, ahelyett, hogy tétlenül várnának a külső erőforrásokra.

Válaszképesség: A párhuzamosság javíthatja az alkalmazások válaszkészségét, különösen a felhasználói felületeket vagy webszervereket érintő forgatókönyvekben.

Teljesítmény: A párhuzamosság kulcsfontosságú az optimális teljesítmény eléréséhez, különösen a CPU-hoz kötött feladatoknál, mint például az összetett számítások, adatfeldolgozás és szimulációk.

Skálázhatóság: A párhuzamosság és a párhuzamosság egyaránt elengedhetetlen a méretezhető rendszerek felépítéséhez.

Jövőbiztosság: Mivel a hardvertrendek továbbra is a többmagos processzorokat részesítik előnyben, a párhuzamosság kihasználásának képessége egyre szükségesebbé válik.

Párhuzamosság Pythonban

Egyidejűséget érhet el a Pythonban a szálfűzéssel és az aszinkron programozással az asyncio könyvtárral.

Threading Pythonban

A Threading egy Python párhuzamossági mechanizmus, amely lehetővé teszi feladatok létrehozását és kezelését egyetlen folyamaton belül. A szálak bizonyos típusú feladatokhoz alkalmasak, különösen azokhoz, amelyek I/O-kötöttek, és előnyösek lehetnek a párhuzamos végrehajtásból.

Python szálfűző modulja magas szintű felületet biztosít a szálak létrehozásához és kezeléséhez. Míg a GIL (Global Interpreter Lock) korlátozza a szálakat a valódi párhuzamosság szempontjából, a feladatok hatékony interleavelésével mégis képesek párhuzamosságot elérni.

Az alábbi kód példát mutat be a szálak használatával történő párhuzamosság megvalósítására. A Python kéréskönyvtárat használja egy HTTP-kérelem küldésére, amely egy gyakori I/O blokkoló feladat. Az időmodult is használja a végrehajtási idő kiszámításához.

 import requests
import time
import threadingurls = [
    'https://www.google.com',
    'https://www.wikipedia.org',
    'https://www.makeuseof.com',
]

def download_url(url):
    response = requests.get(url)
    print(f"Downloaded {url} - Status Code: {response.status_code}")

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")

start_time = time.time()
threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=download_url, args=(url,))
    thread.start()
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.join()
end_time = time.time()
print(f"Threaded download took {end_time - start_time:.2f} seconds")

A program futtatásakor látnia kell, mennyivel gyorsabbak a szálas kérések, mint a szekvenciális kérések. Bár a különbség csak a másodperc töredéke, világosan érzékelheti a teljesítménynövekedést, ha szálakat használ I/O-kötött feladatokhoz.

9 legjobb MP4-GIF konverter

Aszinkron programozás Asyncioval

asyncio eseményhurkot biztosít, amely korutinoknak nevezett aszinkron feladatokat kezel. A korutinok olyan funkciók, amelyeket szüneteltethet és folytathat, így ideálisak I/O-hoz kötött feladatokhoz. A könyvtár különösen hasznos olyan helyzetekben, amikor a feladatok külső erőforrásokra, például hálózati kérésekre várnak.

Módosíthatja az előző kérés-küldési példát, hogy az asyncioval működjön:

 import asyncio
import aiohttp
import timeurls = [
    'https://www.google.com',
    'https://www.wikipedia.org',
    'https://www.makeuseof.com',
]

async def download_url(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            content = await response.text()
            print(f"Downloaded {url} - Status Code: {response.status}")

async def main():
    
    tasks = [download_url(url) for url in urls]
    
    await asyncio.gather(*tasks)
start_time = time.time()

asyncio.run(main())
end_time = time.time()
print(f"Asyncio download took {end_time - start_time:.2f} seconds")

A kód használatával párhuzamosan tölthet le weboldalakat az asyncio használatával, és kihasználhatja az aszinkron I/O műveletek előnyeit. Ez hatékonyabb lehet, mint az I/O-hoz kötött feladatok szálfűzése.

10 legjobb adattároló meghajtó személyes és professzionális használatra

Párhuzamosság a Pythonban

A párhuzamosságot a segítségével valósíthatja meg A Python többfeldolgozó moduljaamely lehetővé teszi a többmagos processzorok teljes kihasználását.

Többszörös feldolgozás Pythonban

A Python többfeldolgozó modulja lehetőséget biztosít a párhuzamosság elérésére különálló folyamatok létrehozásával, amelyek mindegyike saját Python értelmezővel és memóriaterülettel rendelkezik. Ez hatékonyan megkerüli a Global Interpreter Lock (GIL) funkciót, így alkalmas a CPU-hoz kötött feladatokra.

 import requests
import multiprocessing
import timeurls = [
    'https://www.google.com',
    'https://www.wikipedia.org',
    'https://www.makeuseof.com',
]

def download_url(url):
    response = requests.get(url)
    print(f"Downloaded {url} - Status Code: {response.status_code}")
def main():
    
    num_processes = len(urls)
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)
    start_time = time.time()
    pool.map(download_url, urls)
    end_time = time.time()
    
    pool.close()
    pool.join()
    print(f"Multiprocessing download took {end_time-start_time:.2f} seconds")
main()

Ebben a példában a többfeldolgozás több folyamatot eredményez, lehetővé téve a download_url függvény párhuzamos futtatását.

Mikor kell használni a párhuzamosságot vagy a párhuzamosságot?

Az egyidejűség és a párhuzamosság közötti választás a feladatok természetétől és a rendelkezésre álló hardvererőforrásoktól függ.

Használhatja a párhuzamosságot, amikor I/O-hoz kötött feladatokat hajt végre, mint például fájlok olvasása és írása vagy hálózati kérések, és amikor a memóriakorlátozás aggodalomra ad okot.

Használja a többfeldolgozást, ha olyan CPU-hoz kötött feladatai vannak, amelyek profitálhatnak a valódi párhuzamosságból, és ha a feladatok között robusztus elkülönülés van, ahol az egyik feladat hibája nem érintheti a többit.

Használja ki az egyidejűséget és a párhuzamosságot

A párhuzamosság és a párhuzamosság hatékony módja a Python-kód válaszkészségének és teljesítményének javításának. Fontos megérteni e fogalmak közötti különbségeket, és kiválasztani a leghatékonyabb stratégiát.

A Python kínálja azokat az eszközöket és modulokat, amelyekre szükség van a kód hatékonyabbá tételéhez párhuzamosság vagy párhuzamosság révén, függetlenül attól, hogy CPU-hoz vagy I/O-hoz kötött folyamatokkal dolgozik.