Курс Python → Параллельные вычисления в Python
Модуль concurrent.futures в Python предоставляет высокоуровневый интерфейс для работы с параллельными задачами. Он позволяет создавать пулы потоков и процессов для выполнения функций асинхронно, что позволяет улучшить производительность при работе с большими объемами данных. В данном примере мы рассмотрим использование ThreadPoolExecutor для параллельного выполнения функции над элементами списка.
Для начала необходимо импортировать модуль concurrent.futures:
import concurrent.futures
Затем мы создаем пул потоков с помощью ThreadPoolExecutor:
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:results = executor.map(square, numbers)
Здесь функция square будет применена к каждому элементу списка numbers параллельно. Результаты будут возвращены в том же порядке, в котором задачи были отправлены. Метод map позволяет передать каждый элемент из списка в функцию и получить список результатов после завершения выполнения всех задач.
Аналогично, можно использовать ProcessPoolExecutor для выполнения задач в отдельных процессах. Это особенно полезно, когда необходимо выполнить вычисления, которые могут блокировать потоки (например, взаимодействие с вводом-выводом). Пример использования ProcessPoolExecutor:
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:results = executor.map(square, numbers)
Таким образом, модуль concurrent.futures предоставляет удобный способ реализации параллельных вычислений в Python, что помогает улучшить производительность при работе с большими объемами данных.
Другие уроки курса "Python"
- Удаление дубликатов из списка
- Метод radd для пользовательских чисел
- ChainMap избыточные ключи
- Docstring в Python
- Копирование словарей и списков в Python
- Использование функции product
- Создание пользовательской коллекции в Python
- Создание GUI на Tkinter
- Метод __complex__ в Python
- Переименование файлов в Python
- Метод __index__ в Python
- Отступы в Python
- Лямбда-функции в Python
- Получение частей дроби
- Создание итерируемых объектов
- Создание виртуальной среды
- Определение индекса элемента списка
- Работа с буфером обмена на Python
- Вычисление логарифмов в Python
- Ускорение выполнения кода в Python
- Участие в LP стейкинге Waves
- Множества и frozenset
- Обратное распространение ошибки
- Стать Python-разработчиком
- Работа с рекламными данными в Pandas
- Декораторы в Python
- Сравнение строк в Python
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Сортировка слиянием
- Хранение данных
- Профилирование кода на Python
- Генераторы списков в Python
- Вызов функций по строке в Python.
- Работа с модулем glob в Python
- Проблемы с именами переменных
- Определение основы слова с showballstemmer
- Отрицательные индексы списков в Python
- Создание вкладок с TKinter
- Сравнение def и lambda-функций
- Оптимизация памяти с __slots__
- Переменные класса и экземпляра
- Именованные срезы в Python
- Возврат значений из генератора
- Метод append() для списка
- Работа с getopt
- Создание объекта времени
- Класс Counter() для подсчета элементов
- Метод pos в Python















