Python实现cpu并行运算的两种方式,
Python实现cpu并行运算的两种方式,
目录
- 1. 使用multiprocessing
- 2. 使用mpi4py
- 知识拓展:python多进程模式实现多核CPU的并行计算
Python一共有两种并行方式
1. 使用multiprocessing
第一种方式用于单个节点内部的并行,也就是说同时发起的进程数不能超过你单个机器CPU的线程数。
以下是第一种方式的并行程序:
import multiprocessing import time import os import numpy as np ncore=20 def run(core): Your code reture 0 if __name__ == '__main__': print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) param = np.arange(20) p = multiprocessing.Pool(ncore) p.map(run, param) p.close() p.join() print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
提交脚本直接:
python your_job_name.py
2. 使用mpi4py
第二种方式用于跨节点的并行,可以发起成千上百个CPU的并行。
以下是第二中方式的并行程序:
from mpi4py import MPI import time import os import numpy as np ncore=20 def run(core): Your code reture 0 if __name__ == '__main__': print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() run(rank) print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
提交脚本需要用到mpi
mpiexec -n cpu_number python your_job_name.py
知识拓展:python多进程模式实现多核CPU的并行计算
Python中的多进程模式
在Python中,可以使用multiprocessing模块来实现多进程。multiprocessing是Python标准库中的一个模块,用于管理多进程的创建和通信。
在multiprocessing中,可以使用Process类来创建进程,Process类的构造函数可以接受一个函数作为参数。
该函数将在子进程中执行。下面是一个简单的示例:
import multiprocessing def worker(): print("Worker process started") if __name__ == '__main__': p = multiprocessing.Process(target=worker) p.start() p.join()
在上面的示例中,我们首先定义了一个worker函数,然后使用Process类创建了一个进程,并将worker函数作为参数传递给Process类的构造函数。
最后,我们调用Process类的start方法启动进程,并调用Process类的join方法等待进程结束。
- 提高程序执行效率的方法
在Python中使用多进程模式提高程序执行效率,可以通过以下几种方式来实现:
- 1 多进程并发执行任务
在多进程模式下,可以将任务分配给多个进程并行执行,从而利用多核CPU的优势。
在Python中,可以使用multiprocessing模块来实现多进程并发执行任务。
下面是一个简单的示例:
import multiprocessing def worker(name): print("Worker %s started" % name) if __name__ == '__main__': for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)) p.start()
在上面的示例中,我们定义了一个worker函数,该函数接受一个参数name,并在函数体中打印出Worker name started的信息。
然后我们使用for循环创建了5个进程,并将worker函数和对应的参数传递给Process类的构造函数。
最后,我们调用Process类的start方法启动进程。
- 2 进程池
对于大量重复的任务,可以使用进程池来维护一定数量的进程,每个进程执行一个任务后返回结果,然后再由进程池分配下一个任务。
这样可以避免频繁地创建和销毁进程,提高效率。在Python中,可以使用multiprocessing模块的Pool类来实现进程池。
下面是一个简单的示例:
import multiprocessing def worker(name): print("Worker %s started" % name) if __name__ == '__main__': with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool: pool.map(worker, range(10))
在上面的示例中,我们定义了一个worker函数,该函数接受一个参数name,并在函数体中打印出Worker name started的信息。
然后我们使用with语句创建了一个进程池,并指定进程池中的进程数量为4。
最后,我们使用Pool类的map方法将worker函数和对应的参数传递给进程池,进程池会自动分配任务给不同的进程执行。
- 3 消息队列
在多进程模式下,不同的进程之间需要进行通信,可以利用消息队列来实现进程间通信。
Python中可以使用Queue模块来实现消息队列。下面是一个简单的示例:
import multiprocessing def producer(queue): for i in range(10): queue.put(i) def consumer(queue): while not queue.empty(): print(queue.get()) if __name__ == '__main__': queue = multiprocessing.Queue() p1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(queue,)) p2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(queue,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()
在上面的示例中,我们定义了一个producer函数和一个consumer函数,producer函数将0~9的数字放入消息队列,consumer函数从消息队列中取出数字并打印出来。
然后我们使用multiprocessing模块的Queue类创建了一个消息队列,并使用Process类创建了两个进程分别执行producer函数和consumer函数。
- 4 共享内存
对于需要多个进程共享的数据,可以使用共享内存来避免数据拷贝和进程间通信的开销。
在Python中,可以使用multiprocessing模块的Value和Array类来实现共享内存。
下面是一个简单的示例:
import multiprocessing def worker(counter): counter.value += 1 if __name__ == '__main__': counter = multiprocessing.Value('i', 0) processes = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(counter,)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() print(counter.value)
在上面的示例中,我们定义了一个worker函数,该函数接受一个参数counter,每次执行时将counter的值加1。
然后我们使用multiprocessing模块的Value类创建了一个整型变量counter,并使用Process类创建了5个进程分别执行worker函数。
最后,我们打印出counter的值。
- 5 异步IO
对于I/O密集型任务,可以使用异步IO来提高效率。在Python中,可以使用asyncio模块来实现异步IO。
下面是一个简单的示例:
import asyncio async def worker(): await asyncio.sleep(1) print("Worker process started") loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(worker())
在上面的示例中,我们定义了一个worker函数,该函数使用asyncio库的异步IO特性。
在函数体中,使用asyncio.sleep函数模拟了一个长时间的I/O操作,并在操作完成后打印了一条消息。
然后我们使用asyncio库的get_event_loop函数创建了一个事件循环,并使用run_until_complete函数启动worker函数。在程序执行过程中,事件循环会负责调度和执行异步IO操作。
- 总结
在Python中,使用多进程模式可以实现多核CPU的并行计算,从而提高程序的执行效率。
在本文中,我们介绍了如何使用Python的multiprocessing模块实现多进程并发执行任务、进程池、消息队列、共享内存、异步IO等方式来提高程序执行效率。
实际应用中,需要根据具体的场景选择合适的并行计算方式,并注意避免死锁等常见问题。
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