Курс Python → Многопроцессорное программирование в Python
Модуль multiprocessing в Python предоставляет разработчикам возможность использовать многопроцессорное программирование для улучшения производительности своих приложений. Он предоставляет набор инструментов, таких как процессы, очереди и т.д., которые позволяют запускать код параллельно на нескольких ядрах процессора. Это особенно полезно для выполнения вычислительно интенсивных задач, которые могут быть разделены на независимые подзадачи.
Один из ключевых компонентов модуля multiprocessing — это класс Process, который позволяет создавать отдельные процессы для выполнения задач. Каждый процесс имеет свое собственное пространство памяти и исполняется независимо от других процессов. Это позволяет избежать проблем с гонками данных и обеспечивает безопасность выполнения кода.
Для передачи данных между процессами можно использовать объекты Queue, который представляет собой потокобезопасную очередь. Он позволяет безопасно обмениваться данными между процессами, избегая конфликтов при одновременном доступе к общим ресурсам. Это делает взаимодействие между процессами более эффективным и надежным.
from multiprocessing import Process, Queue
def worker(queue):
data = queue.get()
# выполнение вычислений
queue.put(result)
if __name__ == '__main__':
queue = Queue()
process = Process(target=worker, args=(queue,))
process.start()
# передача данных в очередь
queue.put(data)
process.join()
Пример кода выше демонстрирует использование классов Process и Queue для создания процесса и передачи данных между ними. Разработчики могут адаптировать этот пример для своих конкретных потребностей, улучшая производительность своих приложений и ускоряя выполнение вычислительно сложных задач.
Другие уроки курса "Python"
- Функция product() в Python
- Хеширование паролей с использованием salt
- Возврат нескольких значений
- Проверка условий: all и any
- Работа с необработанными строками
- Отрицательные индексы списков в Python
- Установка и использование Python-dateutil
- Оптимизация строк в Python
- Объединение строк с помощью метода join
- Генератор чисел Фибоначчи
- Работа с комбинациями в Python.
- Создание веб-приложения с Flask
- Импорт модулей в Python 3.12
- Проверка памяти объекта
- Фильтрация списка чисел
- Копирование объектов в Python
- Оператор «not» в Python
- Метод difference_update() — разность множеств
- Автоматизация с Python
- Дизассемблирование Python кода
- PUT запрос для обновления данных
- Работа с getopt
- Оператор «моржа» (Walrus Operator)
- Изменение списка срезами
- Поиск самого частого элемента
- Работа с кортежами в Python
- Numpy: разбиение массивов
- Метод join для наборов
- Оператор del в Python
- Подсчет элементов с помощью Counter
- Перемешивание списка с shuffle()
- Переопределение метода __pow__
- JSON-esque в Python
- Декораторы в Python
- Метод Enumerate() для списков
- Создание и использование модулей в Python
- Работа с файлами в Python
- Создание словарей с defaultdict()
- Цикл for с enumerate() в Python
- Работа с пользовательским вводом
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Оптимизация создания строк
- Работа с deque в Python
- Логирование в Python
- Списковое включение в Python
