python并行运行多个函数 python程序并行

转载

mob6454cc64e36b 2023-08-01 17:30:19

文章标签 python并行运行多个函数 python chatgpt 开发语言计算机 文章分类 Python 后端开发

Python并行编程实战：加速你的代码执行

在这个数据爆炸的时代，数据量的增长已经超出了单个CPU处理能力的界限，为了加速程序的执行我们需要采用并行计算的方式。Python并行编程实战，正是针对这一需求而来。

什么是Python并行编程

并行计算就是指多个计算机或是计算核心同时执行一组相关任务的计算过程。在Python中，并行编程通常关注于多线程或多进程的实现。Python中的并行编程可以通过threading, multiprocessing, concurrent.futures等模块实现。

并行编程为何如此重要

并行编程可以在程序运行的同一个时间内同时执行多个任务，达到加速代码的目的，从而提高程序的性能和效率，减小执行时间。这对于大数据处理、图像处理、机器学习、深度学习等领域的数据分析算法具有极大的优势。

如何在Python中实现并行编程

1. threading

threading是Python标准库中的一个模块，提供了基于线程的并发性。该模块允许你在一个Python线程中启用多线程。

以下是一个示例代码：

import threading
import time

def func():
    print('start')
    time.sleep(1)
    print('end')

t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)

t1.start()
t2.start()

2. multiprocessing

multiprocessing是一个Python标准库，用于生成进程，实现进程级别的并发。和threding相比，它可以利用多个CPU和多核的优势，并且不会受到GIL的限制。

以下是多进程示例代码：

import multiprocessing
import time

def func():
    print('start')
    time.sleep(1)
    print('end')

p1 = multiprocessing.Process(target=func)
p2 = multiprocessing.Process(target=func)

p1.start()
p2.start()

3. concurrent.futures

concurrent.futures是一个面向任务编程的库，同时支持线程和进程池。它提供了高度抽象化的界面，使并行编程变得更加简单。

以下示例代码演示了如何使用concurrent.futures：

import concurrent.futures
import time

def func():
    print('start')
    time.sleep(1)
    print('end')

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    f1 = executor.submit(func)
    f2 = executor.submit(func)

print(f1.result())
print(f2.result())