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 zip() в Python
- Хеши в Python
- Компиляция регулярных выражений
- Игра «Виселица» на Python
- Counter() — подсчет элементов
- Просмотр внешних файлов в %pycat
- Список импортированных модулей в Python
- Блок else в Python
- Оператор Walrus в Python
- Принципы LSP и ISP в Python
- Flask: создание веб-приложений
- Основы работы со списками
- Python reversed() vs срез[::-1]
- Работа с контекст-менеджером «with»
- Добавление элемента в список.
- Сравнение def и lambda-функций
- Генераторные выражения и islice.
- Метод __call__ в Python
- Создание циклической ссылки
- Измерение времени выполнения кода с использованием time
- Генерация чисел с range()
- CLI-инструмент howdoi
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Изменяемые и неизменяемые объекты
- Хеширование паролей с использованием salt
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Работа с многоуровневыми словарями в Python
- ChainMap избыточные ключи
- Иерархия классов в Python
- Рекурсия для обращения строки
- Проектирование Singleton с метаклассом
- Инициализация структур данных
- Генераторы в Python
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Сортировка с помощью key
- Генераторы в Python
- Область видимости переменных
- Объединение словарей в Python
- Создание панели меню Tkinter
- Метод join() для объединения элементов в строку.
- Разделение строки с помощью split()
- Генерация случайных чисел в Python
- Метод __irshift__ для Python
- Установка Git и AWS CLI
- Создание файла с проверкой ошибки
- Работа со временем в Python
