在Python中的并行处理

简介

在当今快节奏的数字环境中，对于开发人员和数据科学家来说，有效完成计算困难的任务至关重要。幸运的是，由于其适应性和广泛的生态系统，Python提供了强大的并行处理能力。我们可以通过将困难的问题分解为更小、更易管理的活动，并同时进行处理，从而获得大幅度的性能提升。

Python 的并行处理功能使我们能够利用可用的计算机资源更快、更有效地进行网页抓取、科学模拟和数据分析等活动。在这篇文章中，我们将通过 Python 并行处理开始一段旅程。我们将研究许多方法，包括多处理、异步编程和多线程，并学习如何有效地使用它们来绕过系统中的性能障碍。加入我们，让我们认识到 Python 并行处理的全部威力，并达到性能和生产力的新高度。

了解并行处理

将作业拆分为较小的子任务并在多个处理器或内核上同时运行它们称为并行处理。并行处理可以通过有效地利用可用的计算资源来显着减少程序的总执行时间。异步编程、多处理和多线程只是 Python 提供的几种并行处理方法。

Python 中的多线程

使用多线程的方法，许多线程在同一个进程内同时运行，共享同一块内存。可以使用Python的threading模块很容易地实现多线程。然而，在Python中使用多线程可能不会对CPU密集型操作产生加速效果，因为全局解释器锁（GIL）只允许一个线程同时执行Python字节码。然而，多线程对于I/O密集型任务可能很有用，因为它允许线程在等待I/O操作完成时运行其他操作。

让我们看一个使用多线程下载多个网页的示例：

示例

import threading import requests def download_page(url): response = requests.get(url) print(f"Downloaded {url}") urls = [ "https://example.com", "https://google.com", "https://openai.com" ] threads = [] for url in urls: thread = threading.Thread(target=download_page, args=(url,)) thread.start() threads.append(thread) for thread in threads: thread.join() 登录后复制