Hoe gebruik jy parallel in Python?
Hoe gebruik jy parallel in Python?

Video: Hoe gebruik jy parallel in Python?

Video: Hoe gebruik jy parallel in Python?
Video: Gregory Chaitin: Complexity, Metabiology, Gödel, Cold Fusion 2024, Mei
Anonim

In luislang , is die multiverwerkingsmodule gebruik word onafhanklik te bedryf parallel prosesse deur gebruik subprosesse (in plaas van drade). Dit laat jou toe om verskeie verwerkers op 'n masjien (beide Windows en Unix) te benut, wat beteken dat die prosesse in heeltemal aparte geheue-liggings uitgevoer kan word.

Eenvoudig so, wat is 'n voorbeeld van parallelle verwerking?

Parallelle verwerking is die vermoë van die brein om baie dinge (oftewel, prosesse) gelyktydig te doen. Vir voorbeeld , wanneer 'n persoon 'n voorwerp sien, sien hulle nie net een ding nie, maar eerder baie verskillende aspekte wat saam die persoon help om die voorwerp as 'n geheel te identifiseer.

Verder, hoe stel ek parallelle verwerking op? Opstel van parallelle verwerking

  1. Definieer die maksimum gevalle vir PSAdmin.
  2. Definieer die maksimum gelyktydige prosesse vir die bediener.
  3. Definieer die aantal parallelle prosesse.
  4. Voeg meer parallelle prosesse by die AR_PP multiproses werk.
  5. Voeg bykomende betalingsvoorspeller-prosesdefinisies by.

Vervolgens kan 'n mens ook vra, hoe werk multiverwerking in Python?

Die multiverwerking pakket handel drade vir prosesse, tot groot effek. Die idee is eenvoudig: as 'n enkele geval van die Python tolk word deur die GIL beperk, kan 'n mens winste in gelyktydige werkladings behaal deur deur verskeie tolkprosesse in die plek van veelvuldige drade.

Wat is die doel van parallelle verwerking?

Parallelle verwerking is 'n metode in rekenaar om twee of meer te hardloop verwerkers (CPU's) om afsonderlike dele van 'n algehele taak te hanteer. Parallelle verwerking word algemeen gebruik om komplekse take en berekeninge uit te voer. Datawetenskaplikes sal algemeen gebruik maak van parallelle verwerking vir rekenaar- en data-intensiewe take.

Aanbeveel: