Hvordan bruker du parallell i Python?
Hvordan bruker du parallell i Python?

Video: Hvordan bruker du parallell i Python?

Video: Hvordan bruker du parallell i Python?
Video: Python Multiprocessing Tutorial: Run Code in Parallel Using the Multiprocessing Module 2024, Desember
Anonim

I python , er multiprosesseringsmodulen brukt å drive uavhengig parallell prosesser av ved hjelp av delprosesser (i stedet for tråder). Den lar deg utnytte flere prosessorer på en maskin (både Windows og Unix), noe som betyr at prosessene kan kjøres på helt separate minneplasseringer.

Ganske enkelt, hva er et eksempel på parallell prosessering?

Parallell behandling er hjernens evne til å gjøre mange ting (aka, prosesser) samtidig. Til eksempel , når en person ser et objekt, ser de ikke bare én ting, men snarere mange forskjellige aspekter som sammen hjelper personen å identifisere objektet som en helhet.

Videre, hvordan setter jeg opp parallell behandling? Sette opp parallell behandling

  1. Definer maksimale forekomster for PSAdmin.
  2. Definer maksimale samtidige prosesser for serveren.
  3. Definer antall parallelle prosesser.
  4. Legg til flere parallelle prosesser til AR_PP multiprosessjobben.
  5. Legg til flere betalingsprediktor-prosessdefinisjoner.

Deretter kan man også spørre, hvordan fungerer multiprosessering i Python?

De multiprosessering pakken bytter tråder for prosesser, med stor effekt. Ideen er enkel: hvis en enkelt forekomst av Python tolken er begrenset av GIL, kan man oppnå gevinster i samtidige arbeidsbelastninger ved gjennom flere tolkeprosesser i stedet for flere tråder.

Hva er hensikten med parallell behandling?

Parallell behandling er en metode i databehandling å kjøre to eller flere prosessorer (CPUer) for å håndtere separate deler av en samlet oppgave. Parallell behandling brukes ofte til å utføre komplekse oppgaver og beregninger. Dataforskere vil ofte benytte seg av parallell behandling for data- og dataintensive oppgaver.

Anbefalt: