როგორ იყენებთ პარალელურს პითონში?
როგორ იყენებთ პარალელურს პითონში?

ვიდეო: როგორ იყენებთ პარალელურს პითონში?

ვიდეო: როგორ იყენებთ პარალელურს პითონში?
ვიდეო: Python Multiprocessing Tutorial: Run Code in Parallel Using the Multiprocessing Module 2024, ნოემბერი
Anonim

In პითონი , მრავალპროცესირების მოდული არის გამოყენებული დამოუკიდებლად მართოს პარალელურად პროცესების მიერ გამოყენებით ქვეპროცესები (ძაფების ნაცვლად). ის საშუალებას გაძლევთ გამოიყენოთ რამდენიმე პროცესორი მანქანაზე (როგორც Windows, ასევე Unix), რაც ნიშნავს, რომ პროცესები შეიძლება განხორციელდეს მეხსიერების სრულიად განცალკევებულ ადგილებში.

უბრალოდ, რა არის პარალელური დამუშავების მაგალითი?

პარალელური დამუშავება არის ტვინის უნარი ერთდროულად გააკეთოს ბევრი რამ (აკა, პროცესები). ამისთვის მაგალითი როდესაც ადამიანი ხედავს საგანს, ის ხედავს არა მხოლოდ ერთ რამეს, არამედ ბევრ განსხვავებულ ასპექტს, რომლებიც ერთად ეხმარება ადამიანს ობიექტის მთლიანობაში ამოცნობაში.

გარდა ამისა, როგორ დავაყენო პარალელური დამუშავება? პარალელური დამუშავების დაყენება

  1. განსაზღვრეთ მაქსიმალური ინსტანციები PSAdmin-ისთვის.
  2. განსაზღვრეთ სერვერისთვის მაქსიმალური კონკურენტული პროცესები.
  3. განსაზღვრეთ პარალელური პროცესების რაოდენობა.
  4. დაამატეთ მეტი პარალელური პროცესი AR_PP მრავალპროცესიან სამუშაოს.
  5. დაამატეთ გადახდის პროგნოზირების პროცესის დამატებითი განმარტებები.

შემდგომში, შეიძლება ასევე იკითხოთ, როგორ მუშაობს მრავალპროცესი პითონში?

The მრავალპროცესირება პაკეტი ვაჭრობს ძაფებს პროცესებზე, რაც დიდი ეფექტია. იდეა მარტივია: თუ ერთი მაგალითი პითონი თარჯიმანი შეზღუდულია GIL-ით, შეიძლება მიაღწიოთ მიღწევებს პარალელურ დატვირთვებში მრავალი თარჯიმანი პროცესის მეშვეობით, მრავალი ძაფების ნაცვლად.

რა არის პარალელური დამუშავების მიზანი?

პარალელური დამუშავება არის მეთოდი გამოთვლა ორი ან მეტი სირბილით პროცესორები (CPUs) საერთო ამოცანის ცალკეული ნაწილების მოსაგვარებლად. პარალელური დამუშავება ჩვეულებრივ გამოიყენება რთული ამოცანებისა და გამოთვლების შესასრულებლად. მონაცემთა მეცნიერები ჩვეულებრივ გამოიყენებენ პარალელური დამუშავება გამოთვლითი და მონაცემთა ინტენსიური ამოცანებისთვის.

გირჩევთ: