Python Multiprocessing: Prozess-Pools und Shared Memory meistern

Python stößt trotz seiner Eleganz und Vielseitigkeit aufgrund des Global Interpreter Lock (GIL) oft auf Leistungsengpässe. Das GIL erlaubt zu jedem Zeitpunkt nur einem einzigen Thread, die Kontrolle über den Python-Interpreter zu haben. Diese Einschränkung beeinträchtigt CPU-gebundene Aufgaben erheblich und behindert echte Parallelität in Multithread-Anwendungen. Um diese Herausforderung zu meistern, bietet das multiprocessing-Modul von Python eine leistungsstarke Lösung, indem es mehrere Prozesse nutzt, das GIL effektiv umgeht und eine echte parallele Ausführung ermöglicht.

Dieser umfassende Leitfaden befasst sich mit den Kernkonzepten des Python-Multiprocessings, wobei der Schwerpunkt auf Prozess-Pools und der Verwaltung von Shared Memory liegt. Wir werden untersuchen, wie Prozess-Pools die parallele Ausführung von Aufgaben optimieren und wie Shared Memory den effizienten Datenaustausch zwischen Prozessen erleichtert, um das volle Potenzial Ihrer Mehrkernprozessoren freizusetzen. Wir werden Best Practices und häufige Fallstricke behandeln sowie praktische Beispiele liefern, um Sie mit dem Wissen und den Fähigkeiten auszustatten, Ihre Python-Anwendungen für mehr Leistung und Skalierbarkeit zu optimieren.

Die Notwendigkeit von Multiprocessing verstehen

Bevor wir uns mit den technischen Details befassen, ist es entscheidend zu verstehen, warum Multiprocessing in bestimmten Szenarien unerlässlich ist. Betrachten Sie die folgenden Situationen:

• CPU-gebundene Aufgaben: Operationen, die stark auf die CPU-Verarbeitung angewiesen sind, wie Bildverarbeitung, numerische Berechnungen oder komplexe Simulationen, werden durch das GIL stark eingeschränkt. Multiprocessing ermöglicht es, diese Aufgaben auf mehrere Kerne zu verteilen und so erhebliche Geschwindigkeitssteigerungen zu erzielen.
• Große Datensätze: Bei der Verarbeitung großer Datensätze kann die Verteilung der Arbeitslast auf mehrere Prozesse die Verarbeitungszeit drastisch reduzieren. Stellen Sie sich die Analyse von Börsendaten oder genomischen Sequenzen vor – Multiprocessing kann diese Aufgaben handhabbar machen.
• Unabhängige Aufgaben: Wenn Ihre Anwendung mehrere unabhängige Aufgaben gleichzeitig ausführt, bietet Multiprocessing eine natürliche und effiziente Möglichkeit, sie zu parallelisieren. Denken Sie an einen Webserver, der mehrere Client-Anfragen gleichzeitig bearbeitet, oder an eine Datenpipeline, die verschiedene Datenquellen parallel verarbeitet.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Multiprocessing seine eigenen Komplexitäten mit sich bringt, wie z. B. die Interprozesskommunikation (IPC) und die Speicherverwaltung. Die Wahl zwischen Multiprocessing und Multithreading hängt stark von der Art der jeweiligen Aufgabe ab. I/O-gebundene Aufgaben (z.B. Netzwerkanfragen, Festplatten-I/O) profitieren oft mehr von Multithreading mit Bibliotheken wie asyncio, während CPU-gebundene Aufgaben typischerweise besser für Multiprocessing geeignet sind.

Einführung in Prozess-Pools

Ein Prozess-Pool ist eine Sammlung von Arbeitsprozessen, die zur gleichzeitigen Ausführung von Aufgaben zur Verfügung stehen. Die Klasse multiprocessing.Pool bietet eine bequeme Möglichkeit, diese Arbeitsprozesse zu verwalten und Aufgaben unter ihnen zu verteilen. Die Verwendung von Prozess-Pools vereinfacht die Parallelisierung von Aufgaben, ohne dass einzelne Prozesse manuell verwaltet werden müssen.

Erstellen eines Prozess-Pools

Um einen Prozess-Pool zu erstellen, geben Sie normalerweise die Anzahl der zu erstellenden Arbeitsprozesse an. Wenn die Anzahl nicht angegeben wird, wird multiprocessing.cpu_count() verwendet, um die Anzahl der CPUs im System zu ermitteln und einen Pool mit dieser Anzahl von Prozessen zu erstellen.

            
from multiprocessing import Pool, cpu_count

def worker_function(x):
    # Führt eine rechenintensive Aufgabe aus
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    num_processes = cpu_count()  # Anzahl der CPUs ermitteln
    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(worker_function, range(10))
    print(results)

            

              
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Erklärung:

• Wir importieren die Klasse Pool und die Funktion cpu_count aus dem multiprocessing-Modul.
• Wir definieren eine worker_function, die eine rechenintensive Aufgabe ausführt (in diesem Fall das Quadrieren einer Zahl).
• Innerhalb des if __name__ == '__main__':-Blocks (der sicherstellt, dass der Code nur ausgeführt wird, wenn das Skript direkt gestartet wird), erstellen wir einen Prozess-Pool mit der Anweisung with Pool(...) as pool:. Dies stellt sicher, dass der Pool ordnungsgemäß beendet wird, wenn der Block verlassen wird.
• Wir verwenden die Methode pool.map(), um die worker_function auf jedes Element im range(10)-Iterable anzuwenden. Die map()-Methode verteilt die Aufgaben auf die Arbeitsprozesse im Pool und gibt eine Liste der Ergebnisse zurück.
• Schließlich geben wir die Ergebnisse aus.

Die Methoden map(), apply(), apply_async() und imap()

Die Pool-Klasse bietet mehrere Methoden, um Aufgaben an die Arbeitsprozesse zu übermitteln:

• map(func, iterable): Wendet func auf jedes Element in iterable an und blockiert, bis alle Ergebnisse bereit sind. Die Ergebnisse werden in einer Liste in der gleichen Reihenfolge wie das Eingabe-Iterable zurückgegeben.
• apply(func, args=(), kwds={}): Ruft func mit den angegebenen Argumenten auf. Es blockiert, bis die Funktion abgeschlossen ist, und gibt das Ergebnis zurück. Im Allgemeinen ist apply für mehrere Aufgaben weniger effizient als map.
• apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None): Eine nicht-blockierende Version von apply. Sie gibt ein AsyncResult-Objekt zurück. Sie können die get()-Methode des AsyncResult-Objekts verwenden, um das Ergebnis abzurufen, was blockiert, bis das Ergebnis verfügbar ist. Es unterstützt auch Callback-Funktionen, mit denen Sie die Ergebnisse asynchron verarbeiten können. Der error_callback kann zur Behandlung von Ausnahmen verwendet werden, die von der Funktion ausgelöst werden.
• imap(func, iterable, chunksize=1): Eine „lazy“ Version von map. Sie gibt einen Iterator zurück, der Ergebnisse liefert, sobald sie verfügbar sind, ohne auf den Abschluss aller Aufgaben zu warten. Das Argument chunksize gibt die Größe der Arbeitspakete an, die an jeden Arbeitsprozess übermittelt werden.
• imap_unordered(func, iterable, chunksize=1): Ähnlich wie imap, aber die Reihenfolge der Ergebnisse entspricht nicht garantiert der Reihenfolge des Eingabe-Iterables. Dies kann effizienter sein, wenn die Reihenfolge der Ergebnisse nicht wichtig ist.

Die Wahl der richtigen Methode hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab:

• Verwenden Sie map, wenn Sie die Ergebnisse in der gleichen Reihenfolge wie das Eingabe-Iterable benötigen und bereit sind, auf den Abschluss aller Aufgaben zu warten.
• Verwenden Sie apply für einzelne Aufgaben oder wenn Sie Schlüsselwortargumente übergeben müssen.
• Verwenden Sie apply_async, wenn Sie Aufgaben asynchron ausführen und den Hauptprozess nicht blockieren möchten.
• Verwenden Sie imap, wenn Sie Ergebnisse verarbeiten müssen, sobald sie verfügbar sind, und einen leichten Overhead tolerieren können.
• Verwenden Sie imap_unordered, wenn die Reihenfolge der Ergebnisse keine Rolle spielt und Sie maximale Effizienz wünschen.

Beispiel: Asynchrone Aufgabenübermittlung mit Callbacks

            
from multiprocessing import Pool, cpu_count
import time

def worker_function(x):
    # Simuliert eine zeitaufwändige Aufgabe
    time.sleep(1)
    return x * x

def callback_function(result):
    print(f"Ergebnis erhalten: {result}")

def error_callback_function(exception):
    print(f"Ein Fehler ist aufgetreten: {exception}")

if __name__ == '__main__':
    num_processes = cpu_count()
    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        for i in range(5):
            pool.apply_async(worker_function, args=(i,), callback=callback_function, error_callback=error_callback_function)

        # Den Pool schließen und auf den Abschluss aller Aufgaben warten
        pool.close()
        pool.join()

    print("Alle Aufgaben abgeschlossen.")

            

              
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Erklärung:

• Wir definieren eine callback_function, die aufgerufen wird, wenn eine Aufgabe erfolgreich abgeschlossen wird.
• Wir definieren eine error_callback_function, die aufgerufen wird, wenn eine Aufgabe eine Ausnahme auslöst.
• Wir verwenden pool.apply_async(), um Aufgaben asynchron an den Pool zu übermitteln.
• Wir rufen pool.close() auf, um zu verhindern, dass weitere Aufgaben an den Pool übermittelt werden.
• Wir rufen pool.join() auf, um zu warten, bis alle Aufgaben im Pool abgeschlossen sind, bevor das Programm beendet wird.

Verwaltung von Shared Memory

Während Prozess-Pools eine effiziente parallele Ausführung ermöglichen, kann der Datenaustausch zwischen Prozessen eine Herausforderung sein. Jeder Prozess hat seinen eigenen Speicherbereich, was den direkten Zugriff auf Daten in anderen Prozessen verhindert. Das multiprocessing-Modul von Python bietet Shared-Memory-Objekte und Synchronisationsprimitive, um einen sicheren und effizienten Datenaustausch zwischen Prozessen zu ermöglichen.

Shared-Memory-Objekte: Value und Array

Die Klassen Value und Array ermöglichen es Ihnen, Shared-Memory-Objekte zu erstellen, auf die von mehreren Prozessen zugegriffen und die von ihnen geändert werden können.

• Value(typecode_or_type, *args, lock=True): Erstellt ein Shared-Memory-Objekt, das einen einzelnen Wert eines bestimmten Typs enthält. typecode_or_type gibt den Datentyp des Werts an (z. B. 'i' für Integer, 'd' für Double, ctypes.c_int, ctypes.c_double). lock=True erstellt ein zugehöriges Lock, um Race Conditions zu verhindern.
• Array(typecode_or_type, sequence, lock=True): Erstellt ein Shared-Memory-Objekt, das ein Array von Werten eines bestimmten Typs enthält. typecode_or_type gibt den Datentyp der Array-Elemente an (z. B. 'i' für Integer, 'd' für Double, ctypes.c_int, ctypes.c_double). sequence ist die anfängliche Sequenz von Werten für das Array. lock=True erstellt ein zugehöriges Lock, um Race Conditions zu verhindern.

Beispiel: Teilen eines Werts zwischen Prozessen

            
from multiprocessing import Process, Value, Lock
import time

def increment_value(shared_value, lock, num_increments):
    for _ in range(num_increments):
        with lock:
            shared_value.value += 1
            time.sleep(0.01)  # Simuliert etwas Arbeit

if __name__ == '__main__':
    shared_value = Value('i', 0)  # Erstellt einen geteilten Integer mit Anfangswert 0
    lock = Lock()  # Erstellt ein Lock zur Synchronisation

    num_processes = 3
    num_increments = 100

    processes = []
    for _ in range(num_processes):
        p = Process(target=increment_value, args=(shared_value, lock, num_increments))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print(f"Endgültiger Wert: {shared_value.value}")

            

              
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Erklärung:

• Wir erstellen ein geteiltes Value-Objekt vom Typ Integer ('i') mit einem Anfangswert von 0.
• Wir erstellen ein Lock-Objekt, um den Zugriff auf den geteilten Wert zu synchronisieren.
• Wir erstellen mehrere Prozesse, von denen jeder den geteilten Wert eine bestimmte Anzahl von Malen inkrementiert.
• Innerhalb der increment_value-Funktion verwenden wir die with lock:-Anweisung, um das Lock zu erwerben, bevor wir auf den geteilten Wert zugreifen, und es danach wieder freizugeben. Dies stellt sicher, dass nur ein Prozess gleichzeitig auf den geteilten Wert zugreifen kann, was Race Conditions verhindert.
• Nachdem alle Prozesse abgeschlossen sind, geben wir den endgültigen Wert der geteilten Variable aus. Ohne das Lock wäre der endgültige Wert aufgrund von Race Conditions unvorhersehbar.

Beispiel: Teilen eines Arrays zwischen Prozessen

            
from multiprocessing import Process, Array
import random

def fill_array(shared_array):
    for i in range(len(shared_array)):
        shared_array[i] = random.random()

if __name__ == '__main__':
    array_size = 10
    shared_array = Array('d', array_size)  # Erstellt ein geteiltes Array von Doubles

    processes = []
    for _ in range(3):
        p = Process(target=fill_array, args=(shared_array,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print(f"Endgültiges Array: {list(shared_array)}")

            

              
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Erklärung:

• Wir erstellen ein geteiltes Array-Objekt vom Typ Double ('d') mit einer bestimmten Größe.
• Wir erstellen mehrere Prozesse, von denen jeder das Array mit Zufallszahlen füllt.
• Nachdem alle Prozesse abgeschlossen sind, geben wir den Inhalt des geteilten Arrays aus. Beachten Sie, dass die von jedem Prozess vorgenommenen Änderungen im geteilten Array widergespiegelt werden.

Synchronisationsprimitive: Locks, Semaphoren und Conditions

Wenn mehrere Prozesse auf Shared Memory zugreifen, ist es unerlässlich, Synchronisationsprimitive zu verwenden, um Race Conditions zu verhindern und die Datenkonsistenz zu gewährleisten. Das multiprocessing-Modul bietet mehrere Synchronisationsprimitive, darunter:

• Lock: Ein grundlegender Sperrmechanismus, der es nur einem Prozess gleichzeitig erlaubt, das Lock zu erwerben. Wird zum Schutz kritischer Code-Abschnitte verwendet, die auf gemeinsame Ressourcen zugreifen.
• Semaphore: Ein allgemeineres Synchronisationsprimitiv, das einer begrenzten Anzahl von Prozessen den gleichzeitigen Zugriff auf eine gemeinsame Ressource ermöglicht. Nützlich zur Steuerung des Zugriffs auf Ressourcen mit begrenzter Kapazität.
• Condition: Ein Synchronisationsprimitiv, das es Prozessen ermöglicht, darauf zu warten, dass eine bestimmte Bedingung wahr wird. Wird oft in Produzent-Konsument-Szenarien verwendet.

Wir haben bereits ein Beispiel für die Verwendung von Lock mit geteilten Value-Objekten gesehen. Betrachten wir ein vereinfachtes Produzent-Konsument-Szenario unter Verwendung einer Condition.

Beispiel: Produzent-Konsument mit Condition

            
from multiprocessing import Process, Condition, Queue
import time
import random

def producer(condition, queue):
    for i in range(5):
        time.sleep(random.random())
        condition.acquire()
        queue.put(i)
        print(f"Produziert: {i}")
        condition.notify()
        condition.release()

def consumer(condition, queue):
    for _ in range(5):
        condition.acquire()
        while queue.empty():
            print("Konsument wartet...")
            condition.wait()
        item = queue.get()
        print(f"Konsumiert: {item}")
        condition.release()

if __name__ == '__main__':
    condition = Condition()
    queue = Queue()

    p = Process(target=producer, args=(condition, queue))
    c = Process(target=consumer, args=(condition, queue))

    p.start()
    c.start()

    p.join()
    c.join()

    print("Fertig.")

            

              
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Erklärung:

• Eine Queue wird für die Interprozesskommunikation der Daten verwendet.
• Eine Condition wird verwendet, um den Produzenten und den Konsumenten zu synchronisieren. Der Konsument wartet darauf, dass Daten in der Warteschlange verfügbar sind, und der Produzent benachrichtigt den Konsumenten, wenn Daten produziert werden.
• Die Methoden condition.acquire() und condition.release() werden verwendet, um das mit der Bedingung verbundene Lock zu erwerben und freizugeben.
• Die Methode condition.wait() gibt das Lock frei und wartet auf eine Benachrichtigung.
• Die Methode condition.notify() benachrichtigt einen wartenden Thread (oder Prozess), dass die Bedingung möglicherweise wahr ist.

Überlegungen für ein globales Publikum

Bei der Entwicklung von Multiprocessing-Anwendungen für ein globales Publikum ist es wichtig, verschiedene Faktoren zu berücksichtigen, um Kompatibilität und optimale Leistung in verschiedenen Umgebungen zu gewährleisten:

• Zeichenkodierung: Achten Sie auf die Zeichenkodierung, wenn Sie Zeichenketten zwischen Prozessen austauschen. UTF-8 ist im Allgemeinen eine sichere und weit verbreitete Kodierung. Falsche Kodierung kann zu verstümmeltem Text oder Fehlern im Umgang mit verschiedenen Sprachen führen.
• Locale-Einstellungen: Locale-Einstellungen können das Verhalten bestimmter Funktionen beeinflussen, wie z. B. die Formatierung von Datum und Uhrzeit. Erwägen Sie die Verwendung des locale-Moduls, um länderspezifische Operationen korrekt zu behandeln.
• Zeitzonen: Bei zeitkritischen Daten sollten Sie sich der Zeitzonen bewusst sein und das datetime-Modul mit der pytz-Bibliothek verwenden, um Zeitzonenumrechnungen genau zu handhaben. Dies ist entscheidend für Anwendungen, die in verschiedenen geografischen Regionen betrieben werden.
• Ressourcenlimits: Betriebssysteme können Prozessen Ressourcenlimits auferlegen, wie z. B. die Speichernutzung oder die Anzahl offener Dateien. Seien Sie sich dieser Limits bewusst und gestalten Sie Ihre Anwendung entsprechend. Verschiedene Betriebssysteme und Hosting-Umgebungen haben unterschiedliche Standardlimits.
• Plattformkompatibilität: Obwohl das multiprocessing-Modul von Python plattformunabhängig konzipiert ist, kann es subtile Verhaltensunterschiede zwischen verschiedenen Betriebssystemen (Windows, macOS, Linux) geben. Testen Sie Ihre Anwendung gründlich auf allen Zielplattformen. Zum Beispiel kann die Art und Weise, wie Prozesse gestartet werden, unterschiedlich sein (Forking vs. Spawning).
• Fehlerbehandlung und Protokollierung: Implementieren Sie eine robuste Fehlerbehandlung und Protokollierung, um Probleme zu diagnostizieren und zu beheben, die in verschiedenen Umgebungen auftreten können. Protokollnachrichten sollten klar, informativ und potenziell übersetzbar sein. Erwägen Sie die Verwendung eines zentralisierten Protokollierungssystems zur einfacheren Fehlersuche.
• Internationalisierung (i18n) und Lokalisierung (l10n): Wenn Ihre Anwendung Benutzeroberflächen oder Textanzeigen enthält, ziehen Sie Internationalisierung und Lokalisierung in Betracht, um mehrere Sprachen und kulturelle Präferenzen zu unterstützen. Dies kann die Externalisierung von Zeichenketten und die Bereitstellung von Übersetzungen für verschiedene Locales umfassen.

Best Practices für Multiprocessing

Um die Vorteile von Multiprocessing zu maximieren und häufige Fallstricke zu vermeiden, befolgen Sie diese Best Practices:

• Aufgaben unabhängig halten: Gestalten Sie Ihre Aufgaben so unabhängig wie möglich, um den Bedarf an Shared Memory und Synchronisation zu minimieren. Dies reduziert das Risiko von Race Conditions und Konflikten.
• Datentransfer minimieren: Übertragen Sie nur die notwendigen Daten zwischen Prozessen, um den Overhead zu reduzieren. Vermeiden Sie nach Möglichkeit das Teilen großer Datenstrukturen. Erwägen Sie bei sehr großen Datensätzen Techniken wie Zero-Copy-Sharing oder Memory Mapping.
• Locks sparsam verwenden: Eine übermäßige Verwendung von Locks kann zu Leistungsengpässen führen. Verwenden Sie Locks nur, wenn es notwendig ist, um kritische Code-Abschnitte zu schützen. Erwägen Sie die Verwendung alternativer Synchronisationsprimitive wie Semaphoren oder Conditions, falls angemessen.
• Deadlocks vermeiden: Seien Sie vorsichtig, um Deadlocks zu vermeiden, die auftreten können, wenn zwei oder mehr Prozesse auf unbestimmte Zeit blockiert sind und darauf warten, dass der andere Ressourcen freigibt. Verwenden Sie eine konsistente Sperrreihenfolge, um Deadlocks zu verhindern.
• Ausnahmen ordnungsgemäß behandeln: Behandeln Sie Ausnahmen in Arbeitsprozessen, um zu verhindern, dass sie abstürzen und möglicherweise die gesamte Anwendung zum Erliegen bringen. Verwenden Sie try-except-Blöcke, um Ausnahmen abzufangen und sie entsprechend zu protokollieren.
• Ressourcennutzung überwachen: Überwachen Sie die Ressourcennutzung Ihrer Multiprocessing-Anwendung, um potenzielle Engpässe oder Leistungsprobleme zu identifizieren. Verwenden Sie Tools wie psutil, um die CPU-Auslastung, die Speichernutzung und die I/O-Aktivität zu überwachen.
• Verwendung einer Task-Queue in Betracht ziehen: Für komplexere Szenarien sollten Sie die Verwendung einer Task-Queue (z. B. Celery, Redis Queue) in Betracht ziehen, um Aufgaben zu verwalten und sie auf mehrere Prozesse oder sogar mehrere Maschinen zu verteilen. Task-Queues bieten Funktionen wie Aufgabenpriorisierung, Wiederholungsmechanismen und Überwachung.
• Ihren Code profilieren: Verwenden Sie einen Profiler, um die zeitaufwändigsten Teile Ihres Codes zu identifizieren und Ihre Optimierungsbemühungen auf diese Bereiche zu konzentrieren. Python bietet mehrere Profiling-Tools, wie cProfile und line_profiler.
• Gründlich testen: Testen Sie Ihre Multiprocessing-Anwendung gründlich, um sicherzustellen, dass sie korrekt und effizient funktioniert. Verwenden Sie Unit-Tests, um die Korrektheit einzelner Komponenten zu überprüfen, und Integrationstests, um die Interaktion zwischen verschiedenen Prozessen zu verifizieren.
• Ihren Code dokumentieren: Dokumentieren Sie Ihren Code klar und deutlich, einschließlich des Zwecks jedes Prozesses, der verwendeten Shared-Memory-Objekte und der eingesetzten Synchronisationsmechanismen. Dies erleichtert es anderen, Ihren Code zu verstehen und zu warten.

Fortgeschrittene Techniken und Alternativen

Über die Grundlagen von Prozess-Pools und Shared Memory hinaus gibt es mehrere fortgeschrittene Techniken und alternative Ansätze, die für komplexere Multiprocessing-Szenarien in Betracht gezogen werden sollten:

• ZeroMQ: Eine hochleistungsfähige asynchrone Messaging-Bibliothek, die für die Interprozesskommunikation verwendet werden kann. ZeroMQ bietet eine Vielzahl von Messaging-Mustern wie Publish-Subscribe, Request-Reply und Push-Pull.
• Redis: Ein In-Memory-Datenstrukturspeicher, der für Shared Memory und Interprozesskommunikation verwendet werden kann. Redis bietet Funktionen wie Pub/Sub, Transaktionen und Scripting.
• Dask: Eine Bibliothek für paralleles Rechnen, die eine übergeordnete Schnittstelle zur Parallelisierung von Berechnungen auf großen Datensätzen bietet. Dask kann mit Prozess-Pools oder verteilten Clustern verwendet werden.
• Ray: Ein verteiltes Ausführungsframework, das es einfach macht, KI- und Python-Anwendungen zu erstellen und zu skalieren. Ray bietet Funktionen wie entfernte Funktionsaufrufe, verteilte Akteure und automatische Datenverwaltung.
• MPI (Message Passing Interface): Ein Standard für die Interprozesskommunikation, der häufig im wissenschaftlichen Rechnen verwendet wird. Python hat Bindings für MPI, wie z. B. mpi4py.
• Shared Memory Files (mmap): Memory Mapping ermöglicht es Ihnen, eine Datei in den Speicher abzubilden, sodass mehrere Prozesse direkt auf dieselben Dateidaten zugreifen können. Dies kann effizienter sein als das Lesen und Schreiben von Daten über traditionelle Datei-I/O. Das mmap-Modul in Python bietet Unterstützung für Memory Mapping.
• Prozessbasierte vs. Thread-basierte Nebenläufigkeit in anderen Sprachen: Obwohl sich dieser Leitfaden auf Python konzentriert, kann das Verständnis von Nebenläufigkeitsmodellen in anderen Sprachen wertvolle Einblicke liefern. Zum Beispiel verwendet Go Goroutinen (leichtgewichtige Threads) und Kanäle für die Nebenläufigkeit, während Java sowohl Threads als auch prozessbasierte Parallelität anbietet.

Fazit

Das multiprocessing-Modul von Python bietet ein leistungsstarkes Set an Werkzeugen zur Parallelisierung von CPU-gebundenen Aufgaben und zur Verwaltung von Shared Memory zwischen Prozessen. Durch das Verständnis der Konzepte von Prozess-Pools, Shared-Memory-Objekten und Synchronisationsprimitiven können Sie das volle Potenzial Ihrer Mehrkernprozessoren freisetzen und die Leistung Ihrer Python-Anwendungen erheblich verbessern.

Denken Sie daran, die Kompromisse des Multiprocessings sorgfältig abzuwägen, wie z. B. den Overhead der Interprozesskommunikation und die Komplexität der Verwaltung von Shared Memory. Indem Sie Best Practices befolgen und die für Ihre spezifischen Bedürfnisse geeigneten Techniken wählen, können Sie effiziente und skalierbare Multiprocessing-Anwendungen für ein globales Publikum erstellen. Gründliche Tests und eine robuste Fehlerbehandlung sind von größter Bedeutung, insbesondere bei der Bereitstellung von Anwendungen, die in unterschiedlichen Umgebungen weltweit zuverlässig laufen müssen.