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"
- Объединение словарей в Python
- Создание виртуальной среды
- Docstring в Python
- Порядок и длина множеств в Python
- Импорт классов из другого файла
- Генераторы в Python
- Работа с collections в Python
- Удаление дубликатов из списка
- Генераторы в Python
- Повторение элементов в Python
- Установка библиотек в Python
- Оператор «not» в Python
- Метод rrshift для пользовательских объектов
- Генераторные функции в Python
- Официальный канал Python в Telegram
- Получение срезов итераторов
- Измерение времени выполнения кода с использованием time
- Работа с кортежами в Python
- Работа с множествами в Python
- Создание матрицы в Python
- Работа с файлами в Python
- Оператор Walrus: правильное использование
- Создание функций с произвольным количеством аргументов
- Библиотека wikipedia для Python
- Обезопасьте ввод данных
- Функции range() в Python
- Резервирование символов в Python
- Декоратор Ajax required
- Работа с датой и временем в Python
- Лямбда-функции в Python
- Итераторы с потерямиZIP
- Структура данных словарь в Python
- Функции min(), max(), sum()
- Особенности запятых в Python
- Условное добавление элементов в список
- Инвертирование словаря
- Работа со словарями с defaultdict из collections
- Вычисление натурального логарифма в NumPy
- Декоратор для группы пользователей в Django
- Логирование с Logzero
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Область видимости переменных
- Настройка Cron
- Конвертация изображений в PDF
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
