Параллельные вычисления

Введение

Примеры

Использование многопроцессорного модуля для распараллеливания задач

 import multiprocessing

def fib(n):
    """computing the Fibonacci in an inefficient way
    was chosen to slow down the CPU."""
    if n <= 2:
        return 1
    else:
        return fib(n-1)+fib(n-2) 
p = multiprocessing.Pool() 
print(p.map(fib,[38,37,36,35,34,33]))

# Out: [39088169, 24157817, 14930352, 9227465, 5702887, 3524578]

Поскольку выполнение каждого вызова fib происходит параллельно, время выполнения полного примера 1,8 × быстрее , чем если бы сделано последовательным образом на двойной процессор.

Python 2.2+

Использование сценариев Parent и Children для параллельного выполнения кода

child.py

 import time

def main():
    print "starting work"
    time.sleep(1)
    print "work work work work work"
    time.sleep(1)
    print "done working"

if __name__ == '__main__':
    main()

parent.py

 import os

def main():
    for i in range(5):
        os.system("python child.py &")

if __name__ == '__main__':
    main()

Это полезно для параллельных, независимых задач HTTP-запроса / ответа или выбора / вставки базы данных. Аргументы командной строки может быть дан child.py сценария , а также. Синхронизация между сценариями может быть достигнута всеми сценариями, регулярно проверяющими отдельный сервер (например, экземпляр Redis).

Использование C-расширения для распараллеливания задач

Идея здесь состоит в том, чтобы переместить вычислительные задания на C (с помощью специальных макросов), независимо от Python, и заставить код C освобождать GIL во время его работы.

 #include "Python.h"
...
PyObject *pyfunc(PyObject *self, PyObject *args) {
    ...
    Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
    // Threaded C code
    ...
    Py_END_ALLOW_THREADS
    ...
}

Использование модуля PyPar для распараллеливания

PyPar - это библиотека, которая использует интерфейс передачи сообщений (MPI) для обеспечения параллелизма в Python. Простой пример в PyPar (как видно на https://github.com/daleroberts/pypar ) выглядит следующим образом :

import pypar as pp

ncpus = pp.size()
rank = pp.rank()
node = pp.get_processor_name()

print 'I am rank %d of %d on node %s' % (rank, ncpus, node)

if rank == 0:
  msh = 'P0'
  pp.send(msg, destination=1)
  msg = pp.receive(source=rank-1)
  print 'Processor 0 received message "%s" from rank %d' % (msg, rank-1)
else:
  source = rank-1
  destination = (rank+1) % ncpus
  msg = pp.receive(source)
  msg = msg + 'P' + str(rank)
  pypar.send(msg, destination)
pp.finalize()