| Er zijn verschillende manieren om een Python-looplus efficiënt parallel uit te voeren, afhankelijk van het type taak dat binnen de lus wordt uitgevoerd en de beschikbare bronnen. Hier volgt een overzicht van veelvoorkomende benaderingen en hun overwegingen:
1. Multiprocessing (CPU-gebonden taken):
- Wanneer gebruiken: Ideaal voor taken die rekenintensief zijn (CPU-gebonden), zoals het verwerken van getallen, beeldverwerking of complexe berekeningen. Deze taken profiteren het meest van het gebruik van meerdere kernen.
- Hoe het werkt: Creëert afzonderlijke processen, elk met zijn eigen geheugenruimte. Dit vermijdt de Global Interpreter Lock (GIL)-beperkingen, waardoor echte parallelle uitvoering mogelijk is.
- Voorbeeld:
```python
multiprocessing importeren
tijd importeren
def proces_item(item):
"""Simuleert een CPU-gebonden taak."""
time.sleep(1) # Simuleer werk
retourartikel * 2
def hoofd():
items =lijst(bereik(10))
start_tijd =tijd.tijd()
met multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count()) als pool:
resultaten =pool.map(process_item, items)
eindtijd =tijd.tijd()
print(f"Resultaten:{resultaten}")
print(f"Benodigde tijd:{eindtijd - starttijd:.2f} seconden")
als __naam__ =="__hoofd__":
voornaamst()
```
- Uitleg:
- `multiprocessing.Pool`:Creëert een pool van werkprocessen. `multiprocessing.cpu_count()` gebruikt automatisch het aantal beschikbare kernen.
- `pool.map`:Past de `process_item` functie toe op elk item in de `items` lijst, waarbij het werk over de werkprocessen wordt verdeeld. Het zorgt automatisch voor het verdelen van het werk en het verzamelen van de resultaten.
- `pool.apply_async`:een niet-blokkerend alternatief voor `pool.map`. U moet voor elk item resultaten verzamelen met `result.get()`.
- `pool.imap` en `pool.imap_unordered`:Iterators die resultaten retourneren zodra ze beschikbaar komen. `imap_unordered` garandeert niet de volgorde van de resultaten.
- `pool.starmap`:Vergelijkbaar met `pool.map`, maar u kunt meerdere argumenten doorgeven aan de worker-functie met behulp van tupels.
- Voordelen:
- Overwint de GIL-beperking voor CPU-gebonden taken.
- Maakt efficiënt gebruik van meerdere CPU-kernen.
- Nadelen:
- Hogere overhead dan threading vanwege het creëren van afzonderlijke processen.
- Communicatie tussen processen (gegevens doorgeven) kan langzamer zijn.
- Meer geheugenintensief, omdat elk proces zijn eigen geheugenruimte heeft.
- Kan complexer zijn om de gedeelde status te beheren (er zijn communicatiemechanismen tussen processen nodig, zoals wachtrijen of gedeeld geheugen).
2. Threading (I/O-gebonden taken):
- Wanneer gebruiken: Geschikt voor taken waarbij veel tijd wordt besteed aan het wachten op externe bewerkingen (I/O-gebonden), zoals netwerkverzoeken, lezen/schrijven van schijven of databasequery's.
- Hoe het werkt: Creëert meerdere threads binnen één proces. Threads delen dezelfde geheugenruimte. De GIL (Global Interpreter Lock) beperkt het echte parallellisme in CPython, maar threads kunnen nog steeds de prestaties verbeteren door de GIL vrij te geven tijdens het wachten op I/O.
- Voorbeeld:
```python
draadsnijden importeren
tijd importeren
def fetch_url(url):
"""Simuleert een I/O-gebonden taak."""
print(f"{url} ophalen")
time.sleep(2) # Simuleer netwerkvertraging
print(f"Voltooid met ophalen van {url}")
return f"Inhoud van {url}"
def hoofd():
urls =["https://example.com/1", "https://example.com/2", "https://example.com/3"]
start_tijd =tijd.tijd()
draden =[]
resultaten =[]
voor URL in URL's:
thread =threading.Thread(target=lambda u:resultaten.append(fetch_url(u)), args=(url,))
threads.append(thread)
draad.start()
voor draad in draad:
thread.join() # Wacht tot alle threads zijn voltooid
eindtijd =tijd.tijd()
print(f"Resultaten:{resultaten}")
print(f"Benodigde tijd:{eindtijd - starttijd:.2f} seconden")
als __naam__ =="__hoofd__":
voornaamst()
```
- Uitleg:
- `threading.Thread`:Creëert een nieuwe thread.
- `thread.start()`:Start de uitvoering van de thread.
- `thread.join()`:wacht tot de thread is voltooid.
- Lambda-functie: Wordt gebruikt om de `url` door te geven als argument aan `fetch_url` binnen de `Thread`-constructor. Het is essentieel om de `url` *op waarde* door te geven om racecondities te vermijden waarbij alle threads uiteindelijk de laatste waarde van `url` zouden kunnen gebruiken.
- Voordelen:
- Lagere overhead dan multiprocessing.
- Deelt geheugenruimte, waardoor het gemakkelijker wordt om gegevens tussen threads te delen (maar vereist zorgvuldige synchronisatie).
- Kan de prestaties voor I/O-gebonden taken verbeteren ondanks de GIL.
- Nadelen:
- De GIL beperkt het werkelijke parallellisme voor CPU-gebonden taken in CPython.
- Vereist zorgvuldige synchronisatie (vergrendelingen, semaforen) om raceomstandigheden en gegevenscorruptie te voorkomen bij toegang tot gedeelde bronnen.
3. Asyncio (gelijktijdigheid met één thread):
- Wanneer gebruiken: Uitstekend geschikt voor het gelijktijdig verwerken van grote aantallen I/O-gebonden taken binnen één thread. Biedt een manier om asynchrone code te schrijven waarmee tussen taken kan worden geschakeld terwijl wordt gewacht tot I/O-bewerkingen zijn voltooid.
- Hoe het werkt: Gebruikt een gebeurtenislus om coroutines te beheren (speciale functies gedeclareerd met `async def`). Coroutines kunnen de uitvoering ervan opschorten terwijl ze wachten op I/O en andere coroutines toestaan om te draaien. `asyncio` biedt *geen* echt parallellisme (het is gelijktijdigheid), maar het kan zeer efficiënt zijn voor I/O-gebonden bewerkingen.
- Voorbeeld:
```python
asynchroon importeren
tijd importeren
async def fetch_url(url):
"""Simuleert een I/O-gebonden taak (asynchroon)."""
print(f"{url} ophalen")
await asyncio.sleep(2) # Simuleer netwerkvertraging (niet-blokkerend)
print(f"Voltooid met ophalen van {url}")
return f"Inhoud van {url}"
asynchroon def main():
urls =["https://example.com/1", "https://example.com/2", "https://example.com/3"]
start_tijd =tijd.tijd()
taken =[fetch_url(url) voor url in urls]
results =wait asyncio.gather(*tasks) # Voer taken gelijktijdig uit
eindtijd =tijd.tijd()
print(f"Resultaten:{resultaten}")
print(f"Benodigde tijd:{eindtijd - starttijd:.2f} seconden")
als __naam__ =="__hoofd__":
asyncio.run(hoofd())
```
- Uitleg:
- `async def`:Definieert een asynchrone functie (coroutine).
- `await`:Schort de uitvoering van de coroutine op totdat de verwachte bewerking is voltooid. Het geeft de controle over de gebeurtenislus vrij, waardoor andere coroutines kunnen worden uitgevoerd.
- `asyncio.sleep`:een asynchrone versie van `time.sleep` die de gebeurtenislus niet blokkeert.
- `asyncio.gather`:Voert meerdere coroutines gelijktijdig uit en retourneert een lijst met hun resultaten in de volgorde waarin ze zijn ingediend. Met `*taken` wordt de lijst met taken uitgepakt.
- `asyncio.run`:Start de asyncio-gebeurtenislus en voert de `main` coroutine uit.
- Voordelen:
- Zeer efficiënt voor I/O-gebonden taken, zelfs met een enkele thread.
- Vermijdt de overhead van het maken van meerdere processen of threads.
- Gemakkelijker om gelijktijdigheid te beheren dan threading (minder behoefte aan expliciete vergrendelingen).
- Uitstekend geschikt voor het bouwen van zeer schaalbare netwerktoepassingen.
- Nadelen:
- Vereist het gebruik van asynchrone bibliotheken en code, wat complexer kan zijn om te leren en te debuggen dan synchrone code.
- Niet geschikt voor CPU-gebonden taken (biedt geen echt parallellisme).
- Vertrouwt op asynchrone compatibele bibliotheken (bijvoorbeeld `aiohttp` in plaats van `requests`).
4. Concurrent.futures (abstractie via multiprocessing en threading):
- Wanneer gebruiken: Biedt een interface op hoog niveau voor het asynchroon uitvoeren van taken, met behulp van threads of processen. Hiermee kunt u schakelen tussen threading en multiprocessing zonder uw code aanzienlijk te wijzigen.
- Hoe het werkt: Gebruikt `ThreadPoolExecutor` voor threading en `ProcessPoolExecutor` voor multiprocessing.
- Voorbeeld:
```python
importeer gelijktijdige.futures
tijd importeren
def proces_item(item):
"""Simuleert een CPU-gebonden taak."""
time.sleep(1) # Simuleer werk
retourartikel * 2
def hoofd():
items =lijst(bereik(10))
start_tijd =tijd.tijd()
met concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=multiprocessing.cpu_count()) als uitvoerder:
# Dien elk item in bij de executeur
futures =[uitvoerder.submit(process_item, item) voor item in items]
# Wacht tot alle futures zijn voltooid en ontvang de resultaten
results =[future.result() voor toekomst in concurrent.futures.as_completed(futures)]
eindtijd =tijd.tijd()
print(f"Resultaten:{resultaten}")
print(f"Benodigde tijd:{eindtijd - starttijd:.2f} seconden")
als __naam__ =="__hoofd__":
multiprocessing importeren
voornaamst()
```
- Uitleg:
- `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor`:Creëert een pool van werkprocessen. Je kunt ook `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` gebruiken voor threads.
- `executor.submit`:verzendt een opvraagbare functie (functie) naar de uitvoerder voor asynchrone uitvoering. Retourneert een `Future`-object dat het resultaat van de uitvoering vertegenwoordigt.
- `concurrent.futures.as_completed`:een iterator die `Future`-objecten oplevert zodra ze voltooid zijn, in willekeurige volgorde.
- `future.result()`:Haalt het resultaat op van de asynchrone berekening. Het zal blokkeren totdat het resultaat beschikbaar is.
- Voordelen:
- Interface op hoog niveau, die asynchrone programmering vereenvoudigt.
- Schakel eenvoudig tussen threads en processen door het type uitvoerder te wijzigen.
- Biedt een handige manier om asynchrone taken te beheren en de resultaten ervan op te halen.
- Nadelen:
- Kan iets meer overhead met zich meebrengen dan het rechtstreeks gebruiken van `multiprocessing` of `threading`.
De juiste aanpak kiezen:
| Benader | Taaktype | GIL-beperking | Geheugengebruik | Complexiteit |
|------------------|------------------|--------------|---------------|-----------|
| Multiverwerking | CPU-gebonden | Overwinnen | Hoog | Matig |
| Draadsnijden | I/O-gebonden | Ja | Laag | Matig |
| Asynchroon | I/O-gebonden | Ja | Laag | Hoog |
| Concurrent.futures | Beide | Hangt ervan af | Varieert | Laag |
Belangrijke overwegingen:
* Taaktype (CPU-gebonden vs. I/O-gebonden): Dit is de belangrijkste factor. CPU-gebonden taken profiteren van multiprocessing, terwijl I/O-gebonden taken beter geschikt zijn voor threading of asynchronie.
* GIL (Global Interpreter Lock): De GIL in CPython beperkt de werkelijke parallelliteit bij het inrijgen. Als je echt parallellisme nodig hebt voor CPU-gebonden taken, gebruik dan multiprocessing.
* Overhead: Multiprocessing heeft een hogere overhead dan threading en asyncio.
* Geheugengebruik: Multiprocessing gebruikt meer geheugen omdat elk proces zijn eigen geheugenruimte heeft.
* Complexiteit: Asyncio kan complexer zijn om te leren dan threading of multiprocessing.
* Gegevens delen: Het delen van gegevens tussen processen (multiprocessing) vereist communicatiemechanismen tussen processen (wachtrijen, gedeeld geheugen), wat de complexiteit kan vergroten. Threads delen geheugenruimte, maar vereisen een zorgvuldige synchronisatie om race-omstandigheden te voorkomen.
* Bibliotheekondersteuning: Zorg ervoor dat de bibliotheken die u gebruikt compatibel zijn met asyncio als u voor deze aanpak kiest. Veel bibliotheken bieden nu asynchrone versies aan (bijvoorbeeld `aiohttp` voor HTTP-verzoeken).
Beste praktijken:
* Profileer uw code: Voordat u parallellisme implementeert, profileert u uw code om de knelpunten te identificeren. Optimaliseer niet voortijdig.
* Meet prestaties: Test verschillende benaderingen en meet hun prestaties om te bepalen welke het beste werkt voor uw specifieke gebruikssituatie.
* Houd taken onafhankelijk: Hoe onafhankelijker uw taken zijn, hoe gemakkelijker het zal zijn om ze te parallelliseren.
* Uitzonderingen verwerken: Handel uitzonderingen in uw werkfuncties of coroutines op de juiste manier af om te voorkomen dat de hele applicatie crasht.
* Gebruik wachtrijen voor communicatie: Als u tussen processen of threads moet communiceren, gebruik dan wachtrijen om racecondities te voorkomen en de threadveiligheid te garanderen.
* Overweeg een berichtenwachtrij: Voor complexe, gedistribueerde systemen kunt u overwegen een berichtenwachtrij te gebruiken (bijvoorbeeld RabbitMQ, Kafka) voor asynchrone taakverwerking.
Door deze factoren zorgvuldig te overwegen, kunt u de meest efficiënte aanpak kiezen voor het parallel uitvoeren van uw Python-run-loop en de prestaties van uw toepassing aanzienlijk verbeteren. Vergeet niet om de resultaten te testen en te meten om er zeker van te zijn dat de door u gekozen aanpak daadwerkelijk een prestatievoordeel oplevert. |
