Cara Melaksanakan Fungsi Serentak dengan Python Parallelism
Dalam Python, berusaha untuk melaksanakan berbilang fungsi serentak boleh menjadi satu cabaran. Khususnya, apabila fungsi beroperasi secara bebas tanpa campur tangan bersama, menunggu satu fungsi selesai sebelum memulakan satu lagi mengehadkan kecekapan. Untuk menangani isu ini, Python menawarkan dua pendekatan: threading dan multiprocessing.
Meneroka Multiprocessing for True Parallelism
Multiprocessing ialah pilihan yang lebih baik untuk mencapai paralelisme tulen dalam Python kerana kekangan yang dikenakan oleh CPython. Berikut ialah contoh menyeluruh yang menunjukkan penggunaan berbilang pemprosesan:
from multiprocessing import Process def func1(): print("func1: starting") for i in range(10000000): pass print("func1: finishing") def func2(): print("func2: starting") for i in range(10000000): pass print("func2: finishing") if __name__ == "__main__": p1 = Process(target=func1) p1.start() p2 = Process(target=func2) p2.start() p1.join() p2.join()
Pendekatan ini menggunakan kelas Proses daripada modul berbilang pemprosesan Python untuk melahirkan dan mengurus proses anak bagi setiap fungsi. Dengan memulakan dan menyertai proses, kedua-dua func1 dan func2 boleh melaksanakan secara selari.
Merangkum Pelaksanaan Selari
Mekanik memulakan dan mencantumkan proses boleh dirangkumkan dengan mudah ke dalam fungsi:
def runInParallel(*fns): proc = [] for fn in fns: p = Process(target=fn) p.start() proc.append(p) for p in proc: p.join() runInParallel(func1, func2)
Fungsi ini mengambil sebarang bilangan fungsi sebagai input dan memulakan pelaksanaan selari mereka. Ia mengasingkan pengendalian proses asas, membolehkan anda melaksanakan pelbagai fungsi secara serentak dengan lancar.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menjalankan Berbilang Fungsi Python Secara serentak Menggunakan Paralelisme?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!