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Python中的并行性和并发性

2020-08-21 17:40:35　|　来源：中培企业IT培训网

在Python编程语言当中，很多人对Python中的并行性和并发性不了解。今天我们将讨论python中的并发和并行性。在这里，我们将研究Python的多线程，多处理，异步编程，并发和并行性。我们使用python的多处理模块来实现并行性，而Python中的并发是通过线程和异步IO模块来实现的。并行运行的程序将被称为并发，但事实并非如此因此，在不浪费时间的情况下，让我们开始吧。

平行性

这意味着要同时以相同的顺序执行多个任务。

多重处理：这意味着将任务分配到CPU内核上[在终端中键入来检查计算机中的内核数。]。对于任何与CPU绑定的任务，我们可以使用python的multiprocessing模块。我们只需在多处理中创建一个Pool对象，即可提供一种便捷的方法来跨多个输入值并行执行函数。让我们借助一个示例来看看它：

import multiprocessingimport os import time import numpy as npdef DotProduct(A):

dot_product = np.dot(A[0],A[1])

return

List = [[np.arange(1000000).reshape(5000,200),np.arange(1000000).reshape(200,5000)],

[np.arange(1000000).reshape(500,2000),np.arange(1000000).reshape(2000,500)],

[np.arange(1000000).reshape(5000,200),np.arange(1000000).reshape(200,5000)]]

if __name__ == "__main__":

# executing a code without multiprocessing .. ie. on single core .

start = time.time()

B = list(map(DotProduct,List))

end = time.time() - start

print("Full time taken : " , end , "seconds")

# lets look at executing same code with multiprocesing module on multiple cores ..

start = time.time()

pool = multiprocessing.cpu_count()

with multiprocessing.Pool(pool) as p:

print(p.map(DotProduct,List))

end = time.time() - start

print("Full time taken : " , end , "seconds")

##输出//

耗时：23.593358993530273秒

耗时：14.405884027481079秒

　　并发

这意味着同时执行多个任务，但要以重叠或不同或相同的顺序进行。（Python在处理并发方面不是很出色），但是它做得相当不错。

1.多线程：运行不同/多个线程以在单个处理器上执行任务。多线程对于执行IO绑定任务(例如—同时向服务器发送多个请求等)确实非常有用。创建的每个新线程将具有PID（进程ID），并将具有启动函数。如果要在线程完成其工作后运行loc，可以使用该线程的join()函数。Python与它的GIL有非常复杂的关系，并且代码的输出变化很大。

2.异步IO：在Python中，异步IO是单线程单进程设计范例，通过某种方式设法实现并发。

　　让我们借助一个示例对其进行研究。

import threadingimport os import time import numpy as npdef BasicOperation():

# square of number

def square(number):

return number*number

# cube of a number

def cube(number):

return number**3

# nth power of a number

def nth_power(number,power):

return number**power