Hoe gebruik je parallel in Python?
Hoe gebruik je parallel in Python?

Video: Hoe gebruik je parallel in Python?

Video: Hoe gebruik je parallel in Python?
Video: Python Multiprocessing Tutorial: Run Code in Parallel Using the Multiprocessing Module 2024, November
Anonim

In Python , de multiprocessing-module is gebruikt onafhankelijk draaien parallel processen door gebruik makend van subprocessen (in plaats van threads). Hiermee kunt u meerdere processors op een machine gebruiken (zowel Windows als Unix), wat betekent dat de processen op volledig afzonderlijke geheugenlocaties kunnen worden uitgevoerd.

Simpel gezegd, wat is een voorbeeld van parallelle verwerking?

Parallelle verwerking is het vermogen van de hersenen om veel dingen (ook wel processen) tegelijk te doen. Voor voorbeeld Wanneer een persoon een object ziet, ziet hij niet slechts één ding, maar veel verschillende aspecten die samen de persoon helpen het object als geheel te identificeren.

Bovendien, hoe stel ik parallelle verwerking in? Parallelle verwerking instellen

  1. Definieer het maximum aantal instanties voor PSAdmin.
  2. Definieer het maximale aantal gelijktijdige processen voor de server.
  3. Definieer het aantal parallelle processen.
  4. Voeg meer parallelle processen toe aan de AR_PP multiprocess-taak.
  5. Voeg extra Payment Predictor-procesdefinities toe.

Vervolgens kan men zich ook afvragen, hoe werkt multiprocessing in Python?

De multiverwerking pakket verhandelt threads voor processen, met groot effect. Het idee is simpel: als een enkele instantie van de Python interpreter wordt beperkt door de GIL, kan men winst behalen in gelijktijdige workloads door meerdere interpreterprocessen te gebruiken in plaats van meerdere threads.

Wat is het doel van parallelle verwerking?

Parallelle verwerking is een methode in computergebruik van het uitvoeren van twee of meer verwerkers (CPU's) om afzonderlijke delen van een algemene taak af te handelen. Parallelle verwerking wordt vaak gebruikt om complexe taken en berekeningen uit te voeren. Datawetenschappers zullen vaak gebruik maken van parallelle verwerking voor reken- en data-intensieve taken.

Aanbevolen: