Real Python: Ускорь работу твоей программы на Python с помощью параллельного выполнения задач

Параллелизм в программировании относится к способности программы управлять несколькими задачами одновременно, что улучшает производительность и отзывчивость. Это включает разные модели, такие как потоковое выполнение, асинхронные задачи и мультипроцессорность, каждая из которых предлагает уникальные преимущества и компромиссы. В Python потоковое выполнение и асинхронные задачи способствуют параллелизму на одном процессоре, в то время как мультипроцессорность позволяет достичь истинного параллелизма, используя несколько ядер CPU. Понимание параллелизма является ключевым для оптимизации программ, особенно тех, которые ограничены вводом-выводом или ресурсами CPU. Эффективное управление параллелизмом может значительно улучшить производительность программы, уменьшив время ожидания и лучше используя системные ресурсы. Параллелизм может принимать разные формы в зависимости от решаемой проблемы и в Python может быть достигнут с помощью потоков, задач или процессов. Потоковое выполнение и асинхронные задачи всегда работают на одном процессоре, поочередно ускоряя общий процесс, в то время как процессы могут работать на разных ядрах CPU, обеспечивая истинный параллелизм. Способ, которым потоковое выполнение, задачи или процессы поочередно работают, отличается, с многочисленными потоками, использующими предварительную многозадачность, и асинхронными задачами, использующими кооперативную многозадачность. При многочисленном потоковом выполнении операционная система может прерывать поток в любой момент, чтобы начать работу над другим потоком, в то время как асинхронные задачи должны сотрудничать друг с другом, объявляя, когда они готовы быть заменены. Мультипроцессорность, с другой стороны, позволяет каждому процессу работать в собственном интерпретаторе Python, обеспечивая истинный параллелизм за счет работы на разных ядрах CPU. Модели параллелизма в Python имеют разные последствия для дизайна и выполнения программы, и понимание этих различий является ключевым для выбора соответствующей модели параллелизма на основе потребностей программы. Благодаря эффективному использованию параллелизма разработчики могут значительно улучшить производительность и отзывчивость своих программ.