Ключові висновки
- Одночасне виконання та паралелізм є двома ключовими підходами до обробки завдань у комп’ютерній техніці, кожен з яких має свої особливості.
- Паралелізм дозволяє ефективно використовувати ресурси та підвищувати швидкодію програм, в той час як паралельне виконання є важливим для забезпечення оптимальної продуктивності та масштабування.
- Python пропонує різні інструменти для реалізації паралелізму, такі як потоки, асинхронне програмування за допомогою asyncio, а також паралельне виконання за допомогою багатопроцесорного модуля.
Паралелізм і паралельне виконання – це два способи, що дозволяють запускати декілька програм одночасно. Python надає декілька варіантів для одночасної та паралельної обробки задач, що може створити плутанину.
Розгляньмо доступні інструменти та бібліотеки для правильної реалізації паралелізму та паралельного виконання в Python, а також їхні відмінності.
Розуміння одночасного виконання та паралелізму
Одночасне виконання та паралелізм – це два фундаментальні принципи обробки завдань в обчислювальній техніці. Кожен з них має свої відмінні характеристики.
- Одночасне виконання (concurrency) – це здатність програми керувати кількома завданнями одночасно, не обов’язково виконуючи їх у той же самий момент часу. Суть полягає у перемиканні між завданнями, створюючи ілюзію одночасного виконання.
- Паралельне виконання (parallelism), з іншого боку, передбачає реальне одночасне виконання кількох завдань. Для цього використовуються можливості багатоядерних процесорів. Паралельне виконання забезпечує справжню одночасність, що дозволяє виконувати завдання швидше, і є ефективним для операцій, що потребують інтенсивних обчислень.
Важливість одночасного виконання та паралелізму
Потреба в одночасному виконанні та паралелізмі в обчисленнях є беззаперечною. Ось чому ці методи є важливими:
- Ефективне використання ресурсів: одночасне виконання дозволяє ефективно використовувати ресурси системи, гарантуючи, що завдання виконуються, а не очікують на зовнішні ресурси.
- Швидка реакція: одночасне виконання може покращити швидкість реакції програм, особливо у випадку з інтерфейсами користувача або веб-серверами.
- Продуктивність: паралельне виконання є важливим для досягнення оптимальної продуктивності, особливо у задачах, пов’язаних з інтенсивними обчисленнями, обробкою даних та моделюванням.
- Масштабованість: як одночасне, так і паралельне виконання є ключовими для створення масштабованих систем.
- Орієнтування на майбутнє: оскільки тенденції в апаратних засобах продовжують схилятися до багатоядерних процесорів, здатність використовувати паралелізм стає все більш важливою.
Одночасне виконання в Python
В Python одночасного виконання можна досягти за допомогою потоків та асинхронного програмування з бібліотекою asyncio.
Потоки в Python
Потоки – це механізм одночасного виконання Python, який дозволяє створювати завдання та керувати ними в межах одного процесу. Потоки підходять для певних видів завдань, особливо тих, які пов’язані з операціями вводу-виводу і можуть виграти від одночасного виконання.
Модуль потоків Python надає зручний інтерфейс для створення потоків та управління ними. Хоча GIL (Global Interpreter Lock) обмежує потоки в плані реального паралелізму, вони все ще можуть досягти одночасного виконання через ефективне перемикання між завданнями.
Код нижче ілюструє приклад реалізації одночасного виконання за допомогою потоків. Він використовує бібліотеку запитів Python для відправлення HTTP-запиту, звичайну операцію блокування вводу-виводу. Також застосовується модуль time для вимірювання часу виконання.
import requests
import time
import threadingurls = [
'https://www.google.com',
'https://www.wikipedia.org',
'https://www.makeuseof.com',
]
def download_url(url):
response = requests.get(url)
print(f"Завантажено {url} - Код стану: {response.status_code}")
start_time = time.time()for url in urls:
download_url(url)end_time = time.time()
print(f"Послідовне завантаження зайняло {end_time - start_time:.2f} секунд\n")
start_time = time.time()
threads = []for url in urls:
thread = threading.Thread(target=download_url, args=(url,))
thread.start()
threads.append(thread)
for thread in threads:
thread.join()end_time = time.time()
print(f"Потокове завантаження зайняло {end_time - start_time:.2f} секунд")
Запустивши цей приклад, ви побачите, наскільки швидшими є потокові запити у порівнянні з послідовними. Хоча різниця може складати лише частки секунди, це дає уявлення про покращення продуктивності при використанні потоків для завдань, пов’язаних з вводом-виводом.
Асинхронне програмування з Asyncio
asyncio надає цикл подій, який керує асинхронними завданнями, відомими як корутини. Корутини – це функції, які можна призупинити та відновити, що робить їх ідеальними для завдань, пов’язаних з вводом-виводом. Бібліотека особливо корисна для сценаріїв, коли завдання очікують на зовнішні ресурси, такі як мережеві запити.
Ви можете адаптувати попередній приклад відправлення запиту для роботи з asyncio:
import asyncio
import aiohttp
import timeurls = [
'https://www.google.com',
'https://www.wikipedia.org',
'https://www.makeuseof.com',
]
async def download_url(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
content = await response.text()
print(f"Завантажено {url} - Код стану: {response.status}")
async def main():
tasks = [download_url(url) for url in urls]
await asyncio.gather(*tasks)start_time = time.time()
asyncio.run(main())end_time = time.time()
print(f"Асинхронне завантаження зайняло {end_time - start_time:.2f} секунд")
Використовуючи цей код, ви можете одночасно завантажувати веб-сторінки за допомогою asyncio, використовуючи переваги асинхронних операцій вводу-виводу. Це може бути ефективнішим, ніж потокове виконання завдань, пов’язаних з вводом-виводом.
Паралельне виконання в Python
Паралельне виконання можна реалізувати за допомогою багатопроцесорного модуля Python, що дозволяє повною мірою використовувати можливості багатоядерних процесорів.
Багатопроцесорність в Python
Багатопроцесорний модуль Python пропонує спосіб досягти паралельного виконання шляхом створення окремих процесів, кожен з яких має власний інтерпретатор Python та простір пам’яті. Це ефективно обходить глобальне блокування інтерпретатора (GIL), що робить його придатним для завдань, що потребують інтенсивних обчислень.
import requests
import multiprocessing
import timeurls = [
'https://www.google.com',
'https://www.wikipedia.org',
'https://www.makeuseof.com',
]
def download_url(url):
response = requests.get(url)
print(f"Завантажено {url} - Код стану: {response.status_code}")def main():
num_processes = len(urls)
pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)start_time = time.time()
pool.map(download_url, urls)
end_time = time.time()
pool.close()
pool.join()print(f"Багатопроцесорне завантаження зайняло {end_time-start_time:.2f} секунд")
main()
У цьому прикладі багатопроцесорність створює декілька процесів, що дозволяє функції download_url виконуватися паралельно.
Коли використовувати одночасне виконання чи паралелізм
Вибір між одночасним виконанням та паралелізмом залежить від характеру ваших завдань та доступних апаратних ресурсів.
Одночасне виконання доцільне для завдань, пов’язаних з вводом-виводом, таких як читання та запис до файлів або відправлення мережевих запитів, а також у випадках обмеження пам’яті.
Багатопроцесорність слід використовувати, якщо у вас є задачі, що потребують інтенсивних обчислень і виграють від справжнього паралелізму, а також якщо існує надійна ізоляція між завданнями, так що збій одного з них не вплине на інші.
Скористайтеся перевагами одночасного виконання та паралелізму
Одночасне виконання та паралелізм – це ефективні підходи для покращення швидкості реакції та продуктивності вашого коду Python. Важливо розуміти різницю між цими поняттями та вибирати найбільш ефективну стратегію.
Python надає необхідні інструменти та модулі для підвищення ефективності вашого коду за допомогою одночасного виконання або паралелізму, незалежно від того, чи ви працюєте з процесами, залежними від ЦП, чи процесами вводу/виводу.