python——并行设计
在 Python 中,通过并行设计可以提高程序的效率,特别是在需要处理大量数据或进行耗时操作时。并行设计的基本思想是通过分配任务给多个线程或进程,利用多核 CPU 的计算能力,来同时执行多个任务,从而缩短总的执行时间。
并行设计的思想
并行设计的核心思想是同时执行多个任务,这通常通过以下两种方式实现:
- 多线程(Multithreading):适用于 I/O 密集型任务,比如文件读写、网络请求。Python 的
threading模块可以用于实现多线程。 - 多进程(Multiprocessing):适用于 CPU 密集型任务,比如大量数据计算、图像处理等。Python 的
multiprocessing模块可以创建多个进程来并行处理任务,绕过 GIL(全局解释器锁)的限制。
如何实现并行设计
1. 使用 threading 模块实现多线程
对于 I/O 密集型任务,如处理文件、网络请求等,使用多线程可以有效地提高效率,因为这类任务往往花费较多时间等待 I/O 操作完成。
示例:下载多个网页的内容
import threading
import requestsdef download_page(url):response = requests.get(url)print(f"Downloaded {url} with length {len(response.text)}")urls = ['https://www.example.com', 'https://www.python.org', 'https://www.github.com']# 创建线程
threads = []
for url in urls:thread = threading.Thread(target=download_page, args=(url,))threads.append(thread)# 启动线程
for thread in threads:thread.start()# 等待所有线程完成
for thread in threads:thread.join()print("All downloads completed.")
在这个例子中,我们使用了 threading 模块来创建多个线程,分别下载不同的网页内容,从而实现了并行的网络请求,提高了效率。
2. 使用 multiprocessing 模块实现多进程
对于 CPU 密集型任务,使用多进程可以更好地利用多核 CPU 的性能,因为每个进程有自己独立的内存空间,不受 GIL 的限制。
示例:并行计算平方
import multiprocessingdef compute_square(number):return number * numberif __name__ == '__main__':numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 创建进程池pool = multiprocessing.Pool(processes=4)# 使用并行处理任务results = pool.map(compute_square, numbers)pool.close()pool.join()print(f"Squared numbers: {results}")
在这个示例中,我们使用了 multiprocessing.Pool 创建一个进程池,并通过 pool.map 来并行计算多个数值的平方。
3. 使用 concurrent.futures 模块
concurrent.futures 提供了一个高级接口来管理线程和进程,使用起来比 threading 和 multiprocessing 更简洁。
示例:并行处理任务(线程池)
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef download_page(url):response = requests.get(url)return f"Downloaded {url} with length {len(response.text)}"urls = ['https://www.example.com', 'https://www.python.org', 'https://www.github.com']with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:results = executor.map(download_page, urls)for result in results:print(result)
示例:并行处理任务(进程池)
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutordef compute_square(number):return number * numbernumbers = [1, 2, 3, 4, 5]with ProcessPoolExecutor() as executor:results = executor.map(compute_square, numbers)for result in results:print(f"Squared: {result}")
总结
- 多线程:适用于 I/O 密集型任务,可以使用
threading模块或concurrent.futures.ThreadPoolExecutor实现。 - 多进程:适用于 CPU 密集型任务,可以使用
multiprocessing模块或concurrent.futures.ProcessPoolExecutor实现。 concurrent.futures:提供了更高级的接口,简化了线程池和进程池的使用。
通过合理选择并行方式和工具,可以有效地提高 Python 程序的执行效率。
相关文章:
python——并行设计
在 Python 中,通过并行设计可以提高程序的效率,特别是在需要处理大量数据或进行耗时操作时。并行设计的基本思想是通过分配任务给多个线程或进程,利用多核 CPU 的计算能力,来同时执行多个任务,从而缩短总的执行时间。 …...
系统架构设计师——软件架构基本概念
基本概念 **软件架构是软件开发中的一个核心概念,它主要关注软件构件的结构、属性和交互作用。**以下是对软件架构的详细解读: 结构:软件架构定义了软件系统的基本结构,包括各个组件、模块和类的关系。这些元素如何组织和相互连…...
证书学习(二)搞懂 keystore、jks、p12、pfx、crt、csr、pem文件的区别
目录 一、背景二、文件格式的区分2.1 .keystore / .jks 文件2.2 .p12 / .pfx 文件2.3 .crt 文件2.4 csr 文件2.5 .pem 文件 三、总结 一、背景 我们在日常的开发过程中,经常会见到各种各样的证书相关类型的文件,错综复杂。 其实 keystore、jks、p12、p…...
基于python的在线自主评测系统设计与实现
博主介绍: 大家好,本人精通Java、Python、C#、C、C编程语言,同时也熟练掌握微信小程序、Php和Android等技术,能够为大家提供全方位的技术支持和交流。 我有丰富的成品Java、Python、C#毕设项目经验,能够为学生提供各类…...
Centos安装Jenkins教程详解版(JDK8+Jenkins2.346.1)
本教程基于 JDK8 和 Jenkins2.346.1 JDK安装 下载OpenJDK8文件 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/Adoptium/8/jdk/x64/linux/OpenJDK8U-jdk_x64_linux_hotspot_8u422b05.tar.gz解压到指定目录 # 创建目录 mkdir -p /usr/local/software# 解压文件到指定目录&#…...
聚类分析|距离与相似系数|层次聚类|K均值聚类|SPSS及Matlab
聚类分析问题描述 聚类分析问题描述 人类认识世界的方法之一就是将事物按照各种属性或特征分成若干类别。 物以类聚、人以群分。分类方法多种多样,简单直接的如高、矮、胖瘦。使用的信息量小,但对类别界限附近的案例,分类结果不一定合适。 …...
Linux中安装java和tomcat(保姆级教程)
java 篇 JDK是用于开发Java应用程序的软件开发工具包。它包含了编译器、调试器、运行时环境和其他一些开发工具,可以帮助开发人员创建、编译、调试和部署Java应用程序。JDK提供了Java编程语言的开发工具和运行时库,使开发人员能够编写和执行Java代码。 …...
Vue组件库Element和Vue路由
目录 一、Vue组件库Element(学会怎么CV) 快速入门 ElementUI的常用组件 1.Table表格 (1)组件演示 (2)组件属性详解 2.Pagination分页 (1)组件演示 (2࿰…...
网络编程,网络协议,UDP编程
网络: 1.协议:通信双方约定的一套标准 2.国际网络通信协议标准: 1.OSI协议: 应用层 发送的数据内容 表示层 数据是否加密 会话层 是否建立会话连接 传输层 …...
通过访存地址获取主存数据的过程
目录 1.根据访存地址在Cache中查找数据 2.如果在Cache中命中 3.如果没有命中 4.数据送CPU 5.做几道题: 主要厘清思路,中间细节需自行补充! 1.根据访存地址在Cache中查找数据 ① 访存地址的结构会根据Cache和主存之间的映射方式不同而改变。映射方式…...
sqlite3交叉编译问题(对‘fcntl64@GLIBC_2.28’未定义的引用)
使用rk3568的编译器交叉编译程序,报如下错误: libsqlite3.so:对‘fcntl64GLIBC_2.28’未定义的引用 libsqlite3.so:对‘logGLIBC_2.29’未定义的引用在网上查了下这个问题的原因可能是在GLIBC库2.28版本中, "fcn…...
每天一个数据分析题(四百九十六)- 决策树模型
回归树是可以用于回归的决策树模型,一个回归树对应着输入空间(即特征空间)的一个划分以及在划分单元上的输出值。以下哪个指标可用于回归树中的模型比较 A. Adjusted R2 B. F-measure C. AUC D. Precision & Recall 数据分析认证考试…...
七牛云 CDN 视频瘦身,为视频分发「减负增效」
随着智能设备的普及,以及各种以分享视频为主的平台的兴起,人们记录生活、分享故事的方式不再局限于文字和图片,而是越来越多地通过视频来表达。视频也不再需要复杂的制作过程,变得随手可得。 然而,视频在互联网上的爆炸…...
使用html-docx-js + fileSaver实现前端导出word
因为html-docx-js是16年的老库了,它代码里面用到的with语法现在严格模式不允许,用npm直接引入会报错,所以我们需要用其它方式引入 首先要将html-docx-js的代码放到项目中 html-docx-js/dist/html-docx.js at master evidenceprime/html-do…...
Spark2.x 入门:DStream 输出操作
在Spark应用中,外部系统经常需要使用到Spark DStream处理后的数据,因此,需要采用输出操作把DStream的数据输出到数据库或者文件系统中。 这里以《Spark2.1.0入门:DStream输出操作》中介绍的NetworkWordCountStateful.scala为基础…...
Python爬虫——简单网页抓取(实战案例)小白篇
Python 爬虫是一种强大的工具,用于从网页中提取数据。这里,我将通过一个简单的实战案例来展示如何使用 Python 和一些流行的库(如 requests 和 BeautifulSoup)来抓取网页数据。 实战案例:抓取一个新闻网站的头条新闻标…...
linux,ubuntu,使用ollama本地部署大模型llama3,模型通用,简易快速安装
文章目录 前言安装ollama启动ollama运行llama3模型查看ollama列表删除模型通过代码进行调用REST API 前言 在拥有了一条4090显卡后,那冗余的性能让你不得不去想着办法整花活,于是就想着部署个llama3,于是发现了ollama这个新大陆,…...
JS中的encodeURIComponent函数示例
JavaScript中的encodeURIComponent函数用于对字符串进行URL编码。它将字符串中的特殊字符转换为相应的编码形式,以确保字符串可以安全地嵌入到URL中。 使用encodeURIComponent函数时,它会将除了字母、数字、-、_、.、~以外的所有字符都进行编码。编码后…...
8.20 pre day bug
pre-bug1 分号省略 这些语句的分隔规则会导致一些意想不到的情形,如以下的一个示例; let m n f(bc).toString()但该语句最终会被解析为: let m n f(ab).toString();returntrue一定会被解析成 return;true;pre-bug2 Math.random()与Mat…...
位运算专题
分享丨【题单】位运算(基础/性质/拆位/试填/恒等式/思维) - 力扣(LeetCode) Leetcode 3133. 数组最后一个元素的最小值 我的答案与思路: class Solution { public: // 4 --> (100)2 7 --> (0111)2 // 5 --&g…...
【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop
在Linux系统中,iftop是网络管理的得力助手,能实时监控网络流量、连接情况等,帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...
在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module
1、为什么要修改 CONNECT 报文? 多租户隔离:自动为接入设备追加租户前缀,后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权:将入站用户名替换为 OAuth Access-Token,后端 Broker 统一校验。灰度发布:根据 IP/地理位写…...
Nuxt.js 中的路由配置详解
Nuxt.js 通过其内置的路由系统简化了应用的路由配置,使得开发者可以轻松地管理页面导航和 URL 结构。路由配置主要涉及页面组件的组织、动态路由的设置以及路由元信息的配置。 自动路由生成 Nuxt.js 会根据 pages 目录下的文件结构自动生成路由配置。每个文件都会对…...
在Ubuntu中设置开机自动运行(sudo)指令的指南
在Ubuntu系统中,有时需要在系统启动时自动执行某些命令,特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能,可以使用多种方法,包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法,并提供…...
vue3 定时器-定义全局方法 vue+ts
1.创建ts文件 路径:src/utils/timer.ts 完整代码: import { onUnmounted } from vuetype TimerCallback (...args: any[]) > voidexport function useGlobalTimer() {const timers: Map<number, NodeJS.Timeout> new Map()// 创建定时器con…...
土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等
🔍 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术,可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势,还能有效评价重大生态工程…...
Device Mapper 机制
Device Mapper 机制详解 Device Mapper(简称 DM)是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架,为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程,并配以详细的…...
面向无人机海岸带生态系统监测的语义分割基准数据集
描述:海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而,目前该领域仍面临一个挑战,即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。受…...
MySQL的pymysql操作
本章是MySQL的最后一章,MySQL到此完结,下一站Hadoop!!! 这章很简单,完整代码在最后,详细讲解之前python课程里面也有,感兴趣的可以往前找一下 一、查询操作 我们需要打开pycharm …...
《Docker》架构
文章目录 架构模式单机架构应用数据分离架构应用服务器集群架构读写分离/主从分离架构冷热分离架构垂直分库架构微服务架构容器编排架构什么是容器,docker,镜像,k8s 架构模式 单机架构 单机架构其实就是应用服务器和单机服务器都部署在同一…...
