Verwenden Sie diese Techniken, um Code gleichzeitig auszuführen und ein reibungsloseres Benutzererlebnis zu gewährleisten.
Die zentralen Thesen
- Parallelität und Parallelität sind Grundprinzipien der Aufgabenausführung in der Informatik, wobei jedes seine eigenen Merkmale aufweist.
- Parallelität ermöglicht eine effiziente Ressourcennutzung und eine verbesserte Reaktionsfähigkeit von Anwendungen, während Parallelität für optimale Leistung und Skalierbarkeit entscheidend ist.
- Python bietet Optionen für den Umgang mit Parallelität, wie Threading und asynchrone Programmierung mit Asyncio, sowie Parallelität mit dem Multiprocessing-Modul.
Parallelität und Parallelität sind zwei Techniken, mit denen Sie mehrere Programme gleichzeitig ausführen können. Python verfügt über mehrere Optionen zur gleichzeitigen und parallelen Bearbeitung von Aufgaben, was verwirrend sein kann.
Entdecken Sie die verfügbaren Tools und Bibliotheken für die ordnungsgemäße Implementierung von Parallelität und Parallelität in Python und deren Unterschiede.
Parallelität und Parallelität verstehen
Parallelität und Parallelität beziehen sich auf zwei Grundprinzipien der Aufgabenausführung in der Informatik. Jedes hat seine besonderen Eigenschaften.
- Parallelität ist die Fähigkeit eines Programms, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu verwalten, ohne sie unbedingt gleichzeitig auszuführen. Es dreht sich um die Idee, Aufgaben zu verschachteln und zwischen ihnen auf eine scheinbar gleichzeitige Weise zu wechseln.
- ParallelitätIm Gegensatz dazu geht es darum, mehrere Aufgaben wirklich parallel auszuführen. Es nutzt normalerweise aus mehrere CPU-Kerne oder Prozessoren. Parallelität ermöglicht eine echte gleichzeitige Ausführung, sodass Sie Aufgaben schneller ausführen können, und eignet sich gut für rechenintensive Vorgänge.
Die Bedeutung von Parallelität und Parallelität
Der Bedarf an Parallelität und Parallelität in der Datenverarbeitung kann nicht genug betont werden. Deshalb sind diese Techniken wichtig:
- Ressourcennutzung: Parallelität ermöglicht eine effiziente Nutzung von Systemressourcen und stellt sicher, dass Aufgaben aktiv Fortschritte machen, anstatt untätig auf externe Ressourcen zu warten.
- Empfänglichkeit: Parallelität kann die Reaktionsfähigkeit von Anwendungen verbessern, insbesondere in Szenarien mit Benutzeroberflächen oder Webservern.
- Leistung: Parallelität ist entscheidend für die Erzielung optimaler Leistung, insbesondere bei CPU-gebundenen Aufgaben wie komplexen Berechnungen, Datenverarbeitung und Simulationen.
- Skalierbarkeit: Sowohl Parallelität als auch Parallelität sind für den Aufbau skalierbarer Systeme unerlässlich.
- Zukunftssicher: Da Hardware-Trends weiterhin Multicore-Prozessoren bevorzugen, wird die Fähigkeit, Parallelität zu nutzen, immer wichtiger.
Parallelität in Python
Sie können Parallelität in Python mithilfe von Threading und asynchroner Programmierung mit der Asyncio-Bibliothek erreichen.
Threading in Python
Threading ist ein Python-Parallelitätsmechanismus, der es Ihnen ermöglicht, Aufgaben innerhalb eines einzelnen Prozesses zu erstellen und zu verwalten. Threads eignen sich für bestimmte Arten von Aufgaben, insbesondere solche, die E/A-gebunden sind, und können von der gleichzeitigen Ausführung profitieren.
Pythons Einfädeln Modul Bietet eine High-Level-Schnittstelle zum Erstellen und Verwalten von Threads. Während die GIL (Global Interpreter Lock) Threads im Hinblick auf echte Parallelität einschränkt, können sie dennoch Parallelität erreichen, indem sie Aufgaben effizient verschachteln.
Der folgende Code zeigt eine Beispielimplementierung der Parallelität mithilfe von Threads. Es verwendet die Python-Anforderungsbibliothek, um eine HTTP-Anfrage zu senden, eine häufige I/O-Blockierungsaufgabe. Es verwendet auch die Zeitmodul zur Berechnung der Ausführungszeit.
import requests
import time
import threadingurls = [
'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")
Wenn Sie dieses Programm ausführen, sollten Sie sehen, wie viel schneller die Thread-Anfragen sind als die sequentiellen Anfragen. Obwohl der Unterschied nur den Bruchteil einer Sekunde beträgt, erhalten Sie ein deutliches Gefühl für die Leistungsverbesserung, wenn Sie Threads für I/O-gebundene Aufgaben verwenden.
Asynchrone Programmierung mit Asyncio
asynchron stellt eine Ereignisschleife bereit, die asynchrone Aufgaben, sogenannte Coroutinen, verwaltet. Coroutinen sind Funktionen, die Sie anhalten und fortsetzen können, was sie ideal für I/O-gebundene Aufgaben macht. Die Bibliothek ist besonders nützlich für Szenarien, in denen Aufgaben das Warten auf externe Ressourcen, wie z. B. Netzwerkanforderungen, beinhalten.
Sie können das vorherige Beispiel zum Senden von Anfragen ändern, um damit zu arbeiten asynchron:
import asyncio
import aiohttp
import timeurls = [
'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")
Mithilfe des Codes können Sie gleichzeitig Webseiten herunterladen asynchron und profitieren Sie von asynchronen E/A-Vorgängen. Dies kann effizienter sein als Threading für E/A-gebundene Aufgaben.
Parallelität in Python
Sie können Parallelität mit implementieren Pythons Mehrfachverarbeitung Modul, wodurch Sie die Vorteile von Multicore-Prozessoren voll ausnutzen können.
Multiverarbeitung in Python
Pythons Mehrfachverarbeitung Das Modul bietet eine Möglichkeit, Parallelität zu erreichen, indem separate Prozesse erstellt werden, von denen jeder über einen eigenen Python-Interpreter und Speicherplatz verfügt. Dadurch wird die Global Interpreter Lock (GIL) effektiv umgangen, wodurch es für CPU-gebundene Aufgaben geeignet ist.
import requests
import multiprocessing
import timeurls = [
'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()
In diesem Beispiel, Mehrfachverarbeitung erzeugt mehrere Prozesse und ermöglicht so die download_url Funktion parallel laufen zu lassen.
Wann sollte Parallelität oder Parallelität verwendet werden?
Die Wahl zwischen Parallelität und Parallelität hängt von der Art Ihrer Aufgaben und den verfügbaren Hardwareressourcen ab.
Sie können Parallelität verwenden, wenn Sie E/A-gebundene Aufgaben bearbeiten, z Lesen und Schreiben in Dateien oder Netzwerkanfragen stellen und wenn Speicherbeschränkungen ein Problem darstellen.
Verwenden Sie Multiprocessing, wenn Sie CPU-gebundene Aufgaben haben, die von echter Parallelität profitieren können, und wenn Sie über eine robuste Isolierung zwischen Aufgaben verfügen, bei der sich der Ausfall einer Aufgabe nicht auf andere auswirken sollte.
Nutzen Sie Parallelität und Parallelität
Parallelität und Parallelität sind effektive Möglichkeiten, die Reaktionsfähigkeit und Leistung Ihres Python-Codes zu verbessern. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen diesen Konzepten zu verstehen und die effektivste Strategie auszuwählen.
Python bietet die Tools und Module, die Sie benötigen, um Ihren Code durch Parallelität oder Parallelität effektiver zu gestalten, unabhängig davon, ob Sie mit CPU-gebundenen oder E/A-gebundenen Prozessen arbeiten.
