Aquí hay un desglose de cómo paralelizar un `` bucle para 'con estos métodos, junto con consideraciones para una eficiencia óptima:
1. `multiprocesamiento`:
Este módulo proporciona el control más directo sobre los procesos paralelos. Es más adecuado cuando sus iteraciones de bucle son computacionalmente intensivas e independientes (sin dependencias de memoria compartidas).
`` `Python
importar multiprocesamiento
Def process_item (elemento):
"" "La función se ejecutará en paralelo para cada elemento". ""
# Su código para procesar un solo elemento va aquí. Ejemplo:
resultado =ítem * 2
Resultado de retorno
if __name__ =='__main__':# crucial para la compatibilidad de Windows
data =list (rango (1000)) # sus datos
con multiprocesamiento.pool (procesos =multiprocessing.cpu_count ()) como grupo:
Resultados =Pool.map (Process_item, Data) # Aplicar Process_Item a cada elemento en datos
Imprimir (resultados)
`` `` ``
* `multiprocesamiento.pool`: Crea un grupo de procesos de trabajadores. `multiprocesamiento.cpu_count ()` determina el número óptimo de procesos basados en los núcleos de CPU de su sistema. Ajuste este número si es necesario (por ejemplo, para la lectura de hipertimales).
* `Pool.map`: Aplica la función `Process_item` a cada elemento en el` Data` iterable, distribuyendo el trabajo en los procesos.
* `if __name__ =='__main __':`: Esto es esencial, especialmente en Windows, para evitar la creación de procesos recursivos que pueden conducir a bloqueos.
2. `concurrente.futures`:
Este módulo proporciona una interfaz de nivel superior que el `multiprocesamiento`, que ofrece paralelismo basado en procesos y basados en hilos. Los hilos son generalmente de peso más ligero, pero están limitados por el bloqueo de intérpretes globales (GIL) en CPython, lo que los hace menos efectivos para las tareas unidas a la CPU.
`` `Python
importación concurrente.
Def process_item (elemento):
# Igual que antes
resultado =ítem * 2
Resultado de retorno
Si __name__ =='__main__':
data =list (rango (1000))
con concurrent.futures.processpoolexecutor () como ejecutor:# use processpoolexecutor para tareas unidas a CPU
resultados =list (ejecutor.map (process_item, data))
Imprimir (resultados)
`` `` ``
* `ProcesspoolExecutor`: Utiliza procesos, adecuados para operaciones unidas a CPU.
* `threadpoolexecutor`: Utiliza subprocesos, mejor para operaciones de E/S (esperando solicitudes de red, lecturas de archivos, etc.).
3. `Joblib`:
`Joblib` es una biblioteca diseñada específicamente para la computación paralela en Python. A menudo se usa en la ciencia de datos y los contextos de aprendizaje automático. Ofrece características convenientes y maneja algunas complejidades automáticamente.
`` `Python
de la importación de joblib paralelo, retrasado
Def process_item (elemento):
# Igual que antes
resultado =ítem * 2
Resultado de retorno
Si __name__ =='__main__':
data =list (rango (1000))
Resultados =paralelo (n_jobs =-1) (retrasado (process_item) (elemento) para elemento en datos) # n_jobs =-1 usa todos los procesadores
Imprimir (resultados)
`` `` ``
* `paralelo (n_jobs =-1)`: Ejecuta las tareas en paralelo utilizando todos los núcleos de CPU disponibles (`-1`).
* `retrasado (process_item) (item)`: Retrasa la ejecución de `process_item` hasta que está programado por` paralelo`.
Consideraciones de eficiencia:
* Overhead: La paralelización introduce la sobrecarga. Si sus tareas individuales son muy rápidas, la sobrecarga puede superar los beneficios. Experimente para encontrar el equilibrio óptimo.
* Transferencia de datos: Pasar datos entre procesos puede ser lento. Minimice la cantidad de datos transferidos si es posible.
* Dependencias: Si sus iteraciones de bucle dependen entre sí (por ejemplo, la salida de una iteración es la entrada para la siguiente), la paralelización se vuelve mucho más compleja y puede no ser factible.
* Recursos compartidos: Evite acceder a recursos compartidos (archivos, bases de datos) desde múltiples procesos simultáneamente sin mecanismos de sincronización adecuados (bloqueos, semáforos), ya que esto puede conducir a condiciones de carrera y corrupción de datos.
* Número de procesos: El número óptimo de procesos suele estar cerca del número de núcleos de CPU, pero puede variar según la tarea y la carga del sistema. La experimentación es clave.
Recuerde perfilar su código para identificar cuellos de botella y medir la mejora del rendimiento lograda a través de la paralelización. Solo paralelice partes de su código que contribuyen significativamente al tiempo de ejecución general. La paralelización inapropiada puede en realidad * reducir * el rendimiento.