| De ingebouwde 'for'-lus van Python is niet inherent parallelliseerbaar. Om een `for`-lus parallel uit te voeren, moet u bibliotheken gebruiken die zijn ontworpen voor parallelle verwerking. De meest gebruikelijke benaderingen zijn het gebruik van de `multiprocessing`-module of gespecialiseerde bibliotheken zoals `concurrent.futures` en `joblib`. De beste keuze hangt af van de aard van uw taken.
Hier volgt een overzicht van hoe u een 'for'-lus kunt parallelliseren met deze methoden, samen met overwegingen voor optimale efficiëntie:
1. `multiverwerking`:
Deze module biedt de meest directe controle over parallelle processen. Het is het meest geschikt wanneer uw lus-iteraties rekenintensief en onafhankelijk zijn (geen gedeelde geheugenafhankelijkheden).
```python
multiprocessing importeren
def proces_item(item):
"""De functie die voor elk item parallel moet worden uitgevoerd."""
# Hier vindt u uw code om één item te verwerken. Voorbeeld:
resultaat =artikel * 2
resultaat terug
if __name__ =='__main__':# Cruciaal voor Windows-compatibiliteit
data =lijst(bereik(1000)) # Uw gegevens
met multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count()) als pool:
results =pool.map(process_item, data) # Pas process_item toe op elk item in de gegevens
afdrukken(resultaten)
```
* `multiprocessing.Pool`: Creëert een pool van werkprocessen. `multiprocessing.cpu_count()` bepaalt het optimale aantal processen op basis van de CPU-kernen van uw systeem. Pas dit aantal indien nodig aan (bijvoorbeeld voor hyperthreading).
* `pool.map`: Past de functie 'process_item' toe op elk item in de iterabele 'data', waarbij het werk over de processen wordt verdeeld.
* `if __name__ =='__main__':`: Dit is essentieel, vooral op Windows, om recursieve procescreatie te voorkomen die tot crashes kan leiden.
2. `concurrent.futures`:
Deze module biedt een interface op een hoger niveau dan 'multiprocessing' en biedt zowel procesgebaseerd als threadgebaseerd parallellisme. Threads zijn over het algemeen lichter van gewicht, maar worden beperkt door de Global Interpreter Lock (GIL) in CPython, waardoor ze minder effectief zijn voor CPU-gebonden taken.
```python
importeer gelijktijdige.futures
def proces_item(item):
# Hetzelfde als voorheen
resultaat =artikel * 2
resultaat terug
als __naam__ =='__hoofd__':
gegevens =lijst(bereik(1000))
met concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() als uitvoerder:# Gebruik ProcessPoolExecutor voor CPU-gebonden taken
resultaten =lijst(uitvoerder.map(process_item, data))
afdrukken(resultaten)
```
* `ProcessPoolExecutor`: Gebruikt processen die geschikt zijn voor CPU-gebonden bewerkingen.
* `ThreadPoolExecutor`: Maakt gebruik van threads, beter voor I/O-gebonden bewerkingen (wachten op netwerkverzoeken, lezen van bestanden, enz.).
3. `joblib`:
`joblib` is een bibliotheek die speciaal is ontworpen voor parallel computergebruik in Python. Het wordt vaak gebruikt in datawetenschap en machine learning-contexten. Het biedt handige functies en verwerkt sommige complexiteiten automatisch.
```python
van joblib import Parallel, vertraagd
def proces_item(item):
# Hetzelfde als voorheen
resultaat =artikel * 2
resultaat terug
als __naam__ =='__hoofd__':
gegevens =lijst(bereik(1000))
resultaten =Parallel(n_jobs=-1)(vertraagd(process_item)(item) voor item in gegevens) # n_jobs=-1 gebruikt alle processors
afdrukken(resultaten)
```
* `Parallel(n_jobs=-1)`: Voert de taken parallel uit met behulp van alle beschikbare CPU-kernen (`-1`).
* `vertraagd(process_item)(item)`: Vertraagt de uitvoering van `process_item` totdat het door `Parallel` is gepland.
Efficiëntieoverwegingen:
* Overhead: Parallellisatie introduceert overhead. Als uw individuele taken erg snel zijn, kan de overhead groter zijn dan de voordelen. Experimenteer om de optimale balans te vinden.
* Gegevensoverdracht: Het doorgeven van gegevens tussen processen kan traag zijn. Minimaliseer indien mogelijk de hoeveelheid overgedragen gegevens.
* Afhankelijkheden: Als uw lus-iteraties van elkaar afhankelijk zijn (de uitvoer van de ene iteratie is bijvoorbeeld de invoer voor de volgende), wordt parallellisatie veel complexer en is mogelijk niet haalbaar.
* Gedeelde bronnen: Vermijd toegang tot gedeelde bronnen (bestanden, databases) vanuit meerdere processen tegelijk zonder de juiste synchronisatiemechanismen (vergrendelingen, semaforen), omdat dit kan leiden tot race-omstandigheden en gegevenscorruptie.
* Aantal processen: Het optimale aantal processen ligt doorgaans dicht bij het aantal CPU-kernen, maar kan variëren op basis van de taak en systeembelasting. Experimenteren is de sleutel.
Vergeet niet om uw code te profileren om knelpunten te identificeren en de prestatieverbetering te meten die door parallellisatie wordt bereikt. Parallelliseer alleen delen van uw code die aanzienlijk bijdragen aan de algehele runtime. Ongepaste parallellisatie kan de prestaties feitelijk *verminderen*. |
