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"
- Переопределение оператора % для объектов
- Объединение объектов в Python
- Работа с JSON данными в Python
- Лямбда-функции в Python
- Гибкие функции Python
- Перегрузка операторов в Python
- Создание генераторов в Python
- Сортировка слиянием
- Генераторы в Python
- Логирование в Python
- Сортировка и разворот списка
- Разделение строки с помощью split()
- Поиск наиболее частого элемента
- Профилирование данных с Pandas.
- Функции с дополнением
- Проверка вхождения подстроки
- Оптимизация строк в Python
- Ограничение ресурсов в Python
- Работа с очередями в Python
- Удаление элементов из списка
- Сохранение и загрузка модели в PyTorch
- Ошибка NotImplemented в Python
- Сортировка в Python
- Явный импорт в Python
- Создание функций высшего порядка
- Поиск наиболее частого элемента списке
- Создание пар из последовательностей
- Обработка ошибок ввода данных
- Метод get для словарей
- Тестирование функции сложения
- Установка и использование pyshorteners
- Работа с итераторами через срезы
- Нарезка списков в Python
- Обучение модели с указанием эпох
- Декоратор для группы пользователей в Django
- Взаимодействие с внешними процессами в Python
- Удаление элемента из списка в Python
- Модуль math: константы π и e
- Операторы сравнения в Python
- Класс UserDict: дополнительная функциональность
- Сортировка и обратный порядок
- Работа с Telegram API на Python
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Управление User-Agent в Python
- Логирование с Logzero
