Python函数中的多核并行处理及其推荐框架

发布时间：2023-05-28 19:57:32

Python作为一种高效高度可扩展的编程语言，得到了越来越多的应用。想象一下，如果你的Python代码需要处理大量数据，可能需要运行数小时。如果有多个CPU核心可用，怎么办？那么多核并行处理就是一种优秀的解决方案。本文将介绍Python函数中的多核并行处理及其推荐框架。

什么是多核并行处理？

多核并行处理指的是使用多个CPU核心并行运行程序或算法的能力。这种技术可同时处理多个任务，提高数据处理速度。相对于单核处理，多核处理可以更好地利用计算资源。

Python多核并行处理的挑战

Python GIL

Python中的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL）是一个非常重要的概念。它被用于用于协调不同的线程，以确保它们不会同时访问或修改共享资源，如Python对象。这意味着在单个Python进程中，一次只能有一个线程控制CPU。说简单点，Python中的GIL是阻止并行处理的一个因素。

参考自：https://realpython.com/python-gil/

共享内存和锁

在多个进程同时处理数据时，它们可能会使用同一块内存。这可能会导致竞争条件和数据锁定问题。通过使用锁来避免这些问题，可以确保每个进程或线程都按顺序对相应的数据进行访问和修改。这可能导致额外的开销和延迟。

Python的多核并行处理框架

说到Python的多核并行处理框架，我们不得不提到multiprocessing，Celery等框架。

Multiprocessing

Multiprocessing是Python中一个内置的库，用于支持多进程并行计算。它与threading不同，它通过分叉主进程并在每个进程中运行相同的代码来使用可用硬件内核。每个进程都能够利用CPU，这意味着我们可以使用多个核心进行并行处理。

例如：

from multiprocessing import Pool

def work_my_numbers(number):
    results = []
    for i in range(0, number):
        results.append(i ** number)
    return results

if __name__ == '__main__':
    numbers_to_test = [2, 3, 4, 5]
    with Pool(2) as p:
        result_sets = p.map(work_my_numbers, numbers_to_test)
        for r in result_sets:
            print(r)

这里的Pool方法用于创建一个进程池。参数“2”告诉函数使用两个进程。p.map()是一个用于库的方法，用于从序列中获取参数并将它们分配给创建的进程。该方法自动将结果组合到一个列表中，以便稍后处理结果。

Celery

Python中的另一种多核并行处理框架是Celery。它是一个分布式任务队列，允许程序员并行运行长时间运行的任务。 Celery使用消息代理，可以处理任务队列和通信，并启动工作人员进程来处理任务。

例如：

from celery import Celery
app = Celery('my_celery')
@app.task
def work_my_numbers(number):
    results = []
    for i in range(0, number):
        results.append(i ** number)
    return results

if __name__ == '__main__':
    result_sets = []
    numbers_to_test = [2, 3, 4, 5]
    for n in numbers_to_test:
        result_sets.append(work_my_numbers.delay(n))
    for r in result_sets:
        print(r.get())

这里的@app.task装饰器使函数变成可以异步调用的任务。在主函数中，使用“work_my_numbers.delay”向任务队列添加任务。程序员可以使用更高级别的API去调用Celery，以控制任务队列更新和启动工作人员。

结论

Python的内置多进程和任务队列提供了广泛的多核并行处理功能。虽然Python中的GIL可能会影响并行处理，但是你可以使用上面提到的框架去绕过这个问题。此外，如果你需要在多个核心上处理数据，则请使用dedicated数据结构并记得使用锁来避免问题。如果您很好地理解Python多进程的执行，那么需要进行并行计算时，Python是一个很不错的语言。