Ko'p oqimlilik va Ko'p protsessorlilik: GIL cheklovlari va Ishlash tahlili

Bir vaqtda ishlash dasturlash sohasida ilovalar samaradorligini optimallashtirish uchun ko'p oqimlilik va ko'p protsessorlilik o'rtasidagi farqlarni tushunish juda muhimdir. Ushbu maqola, aynan Python kontekstida, har ikkala yondashuvning asosiy tushunchalarini chuqur o'rganadi va mashhur Global Interpreter Lock (GIL) hamda uning haqiqiy parallellikka erishishga ta'sirini tahlil qiladi. Biz amaliy misollar, ishlash tahlili usullari va turli xil ish yuklamalari uchun to'g'ri bir vaqtda ishlash modelini tanlash strategiyalarini ko'rib chiqamiz.

Bir vaqtda ishlash va Parallellikni tushunish

Ko'p oqimlilik va ko'p protsessorlilikning o'ziga xos xususiyatlariga sho'ng'ishdan oldin, keling, bir vaqtda ishlash va parallellikning asosiy tushunchalariga aniqlik kiritaylik.

• Bir vaqtda ishlash (Concurrency): Bir vaqtda ishlash tizimning bir nechta vazifalarni bir vaqtning o'zida bajarayotgandek ko'rsatish qobiliyatini anglatadi. Bu vazifalar aynan bir paytda bajarilayotganini anglatmaydi. Buning o'rniga, tizim vazifalar o'rtasida tezda almashinib turadi va parallel bajarilish illyuziyasini yaratadi. Buni oshxonada bir oshpazning bir nechta buyurtmani bir vaqtda boshqarayotganiga o'xshatish mumkin. U hamma narsani birdaniga pishirmaydi, lekin barcha buyurtmalarni bir vaqtda boshqaradi.
• Parallellik (Parallelism): Parallellik esa, bir nechta vazifaning haqiqatda bir vaqtning o'zida bajarilishini anglatadi. Bu bir nechta ishlov berish birliklari (masalan, bir nechta protsessor yadrolari) birgalikda ishlashini talab qiladi. Oshxonada bir nechta oshpazning bir vaqtning o'zida turli buyurtmalar ustida ishlayotganini tasavvur qiling.

Bir vaqtda ishlash parallellikka qaraganda kengroq tushunchadir. Parallellik — bu bir nechta ishlov berish birliklarini talab qiladigan bir vaqtda ishlashning o'ziga xos shaklidir.

Ko'p oqimlilik: Yengil bir vaqtda ishlash

Ko'p oqimlilik bitta protsess ichida bir nechta oqimlarni yaratishni o'z ichiga oladi. Oqimlar bir xil xotira maydonini bo'lishadi, bu esa ular o'rtasidagi aloqani nisbatan samarali qiladi. Biroq, bu umumiy xotira maydoni sinxronizatsiya va potentsial poyga holatlari (race conditions) bilan bog'liq murakkabliklarni ham keltirib chiqaradi.

Ko'p oqimlilikning afzalliklari:

• Yengillik: Oqimlarni yaratish va boshqarish odatda protsesslarni yaratish va boshqarishdan ko'ra kamroq resurs talab qiladi.
• Umumiy xotira: Bir protsessdagi oqimlar bir xil xotira maydonini bo'lishadi, bu esa ma'lumotlarni oson almashish va aloqa qilish imkonini beradi.
• Sezgirlik: Ko'p oqimlilik uzoq davom etadigan vazifalarni asosiy oqimni bloklamasdan fonda bajarishga imkon berib, ilovaning sezgirligini oshirishi mumkin. Masalan, GUI ilovasi tarmoq operatsiyalarini bajarish uchun alohida oqimdan foydalanib, GUI'ning qotib qolishini oldini olishi mumkin.

Ko'p oqimlilikning kamchiliklari: GIL cheklovi

Python'da ko'p oqimlilikning asosiy kamchiligi Global Interpreter Lock (GIL) hisoblanadi. GIL bu mutex (qulf) bo'lib, bir vaqtning o'zida faqat bitta oqimga Python interpretatorini boshqarishga ruxsat beradi. Bu shuni anglatadiki, hatto ko'p yadroli protsessorlarda ham protsessorga bog'liq vazifalar uchun Python bayt-kodining haqiqiy parallel bajarilishi mumkin emas. Bu cheklov ko'p oqimlilik va ko'p protsessorlilik o'rtasida tanlov qilishda muhim ahamiyatga ega.

Nima uchun GIL mavjud? GIL CPython'da (Python'ning standart implementatsiyasi) xotirani boshqarishni soddalashtirish va bir oqimli dasturlar uchun ishlash samaradorligini oshirish maqsadida kiritilgan. U poyga holatlarining oldini oladi va Python obyektlariga kirishni seriyalashtirish orqali oqim xavfsizligini ta'minlaydi. U interpretatorning implementatsiyasini soddalashtirsa-da, protsessorga bog'liq ish yuklamalari uchun parallellikni jiddiy cheklaydi.

Qachon ko'p oqimlilikdan foydalanish maqsadga muvofiq?

GIL chekloviga qaramay, ko'p oqimlilik ba'zi hollarda, ayniqsa kiritish-chiqarishga (I/O) bog'liq vazifalar uchun foydali bo'lishi mumkin. Kiritish-chiqarishga bog'liq vazifalar vaqtining ko'p qismini tarmoq so'rovlari yoki diskdan o'qish kabi tashqi operatsiyalarning yakunlanishini kutish bilan o'tkazadi. Bu kutish davrlarida GIL ko'pincha bo'shatiladi, bu esa boshqa oqimlarning bajarilishiga imkon beradi. Bunday hollarda ko'p oqimlilik umumiy o'tkazuvchanlikni sezilarli darajada yaxshilashi mumkin.

Misol: Bir nechta veb-sahifalarni yuklab olish

Bir vaqtning o'zida bir nechta veb-sahifani yuklab oladigan dasturni ko'rib chiqaylik. Bu yerdagi asosiy to'siq tarmoq kechikishi – veb-serverlardan ma'lumotlarni qabul qilish uchun ketadigan vaqt. Bir nechta oqimdan foydalanish dasturga bir vaqtning o'zida bir nechta yuklab olish so'rovini boshlash imkonini beradi. Bir oqim serverdan ma'lumotlarni kutayotgan paytda, boshqa oqim avvalgi so'rovdan olingan javobni qayta ishlashi yoki yangi so'rovni boshlashi mumkin. Bu tarmoq kechikishini samarali yashiradi va umumiy yuklab olish tezligini yaxshilaydi.

            
import threading
import requests

def download_page(url):
    print(f"{url} yuklab olinmoqda")
    response = requests.get(url)
    print(f"{url} yuklab olindi, status kodi: {response.status_code}")

urls = [
    "https://www.example.com",
    "https://www.google.com",
    "https://www.wikipedia.org",
]

threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=download_page, args=(url,))
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

print("Barcha yuklashlar tugallandi.")

            

              
                Copy
              
            
          

Ko'p protsessorlilik: Haqiqiy Parallellik

Ko'p protsessorlilik har biri o'zining alohida xotira maydoniga ega bo'lgan bir nechta protsesslarni yaratishni o'z ichiga oladi. Bu ko'p yadroli protsessorlarda haqiqiy parallel bajarilishga imkon beradi, chunki har bir protsess boshqa yadroda mustaqil ravishda ishlashi mumkin. Biroq, protsesslar o'rtasidagi aloqa odatda oqimlar o'rtasidagi aloqadan ko'ra murakkabroq va ko'proq resurs talab qiladi.

Ko'p protsessorlilikning afzalliklari:

• Haqiqiy Parallellik: Ko'p protsessorlilik GIL cheklovini chetlab o'tib, ko'p yadroli protsessorlarda protsessorga bog'liq vazifalarning haqiqiy parallel bajarilishiga imkon beradi.
• Izolyatsiya: Protsesslar o'zlarining alohida xotira maydonlariga ega bo'lib, izolyatsiyani ta'minlaydi va bir protsessning butun ilovani ishdan chiqarishining oldini oladi. Agar bir protsess xatolikka uchrab ishdan chiqsa, boshqa protsesslar uzilishlarsiz ishlashni davom ettirishi mumkin.
• Xatolarga chidamlilik: Izolyatsiya, shuningdek, xatolarga nisbatan yuqori chidamlilikka olib keladi.

Ko'p protsessorlilikning kamchiliklari:

• Resurs talabchanligi: Protsesslarni yaratish va boshqarish odatda oqimlarni yaratish va boshqarishdan ko'ra ko'proq resurs talab qiladi.
• Protsesslararo aloqa (IPC): Protsesslar o'rtasidagi aloqa oqimlar o'rtasidagi aloqadan ko'ra murakkabroq va sekinroq. Umumiy IPC mexanizmlariga kanallar (pipes), navbatlar (queues), umumiy xotira (shared memory) va soketlar kiradi.
• Xotira sarfi: Har bir protsess o'z xotira maydoniga ega, bu esa ko'p oqimlilikka nisbatan yuqori xotira sarfiga olib keladi.

Qachon ko'p protsessorlilikdan foydalanish maqsadga muvofiq?

Ko'p protsessorlilik parallellashtirilishi mumkin bo'lgan protsessorga (CPU) bog'liq vazifalar uchun afzal tanlovdir. Bular vaqtining ko'p qismini hisob-kitoblarni bajarishga sarflaydigan va kiritish-chiqarish operatsiyalari bilan cheklanmagan vazifalardir. Misollar:

• Tasvirni qayta ishlash: Tasvirlarga filtrlar qo'llash yoki murakkab hisob-kitoblarni bajarish.
• Ilmiy simulyatsiyalar: Intensiv raqamli hisob-kitoblarni o'z ichiga olgan simulyatsiyalarni ishga tushirish.
• Ma'lumotlar tahlili: Katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamlarini qayta ishlash va statistik tahlil qilish.
• Kriptografik operatsiyalar: Katta hajmdagi ma'lumotlarni shifrlash yoki deshifrlash.

Misol: Monte-Karlo simulyatsiyasi yordamida Pi sonini hisoblash

Monte-Karlo usuli yordamida Pi sonini hisoblash, ko'p protsessorlilik yordamida samarali parallellashtirilishi mumkin bo'lgan protsessorga bog'liq vazifaning klassik namunasidir. Bu usul kvadrat ichida tasodifiy nuqtalarni yaratish va uning ichiga chizilgan aylana ichiga tushgan nuqtalar sonini sanashni o'z ichiga oladi. Aylana ichidagi nuqtalar sonining umumiy nuqtalar soniga nisbati Pi soniga proportsionaldir.

            
import multiprocessing
import random

def calculate_points_in_circle(num_points):
    count = 0
    for _ in range(num_points):
        x = random.random()
        y = random.random()
        if x*x + y*y <= 1:
            count += 1
    return count

def calculate_pi(num_processes, total_points):
    points_per_process = total_points // num_processes
    with multiprocessing.Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(calculate_points_in_circle, [points_per_process] * num_processes)
    total_count = sum(results)
    pi_estimate = 4 * total_count / total_points
    return pi_estimate

if __name__ == "__main__":
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    total_points = 10000000
    pi = calculate_pi(num_processes, total_points)
    print(f"Pi'ning taxminiy qiymati: {pi}")

            

              
                Copy
              
            
          

Ushbu misolda `calculate_points_in_circle` funksiyasi hisoblash jihatdan intensiv bo'lib, `multiprocessing.Pool` klassi yordamida bir nechta yadrolarda mustaqil ravishda bajarilishi mumkin. `pool.map` funksiyasi ishni mavjud protsesslar o'rtasida taqsimlaydi, bu esa haqiqiy parallel bajarilishga imkon beradi.

Ishlash tahlili va Benmarking

Ko'p oqimlilik va ko'p protsessorlilik o'rtasida samarali tanlov qilish uchun ishlash tahlili va benmarking o'tkazish muhimdir. Bu sizning kodingizning bajarilish vaqtini turli bir vaqtda ishlash modellari yordamida o'lchashni va natijalarni tahlil qilib, o'zingizning maxsus ish yuklamangiz uchun optimal yondashuvni aniqlashni o'z ichiga oladi.

Ishlash tahlili uchun vositalar:

• `time` moduli: `time` moduli bajarilish vaqtini o'lchash uchun funksiyalarni taqdim etadi. Kod blokining boshlanish va tugash vaqtlarini yozib olish va o'tgan vaqtni hisoblash uchun `time.time()` dan foydalanishingiz mumkin.
• `cProfile` moduli: `cProfile` moduli kodingizdagi har bir funksiyaning bajarilish vaqti haqida batafsil ma'lumot beradigan ilg'or profil vositasidir. Bu sizga ishlashdagi to'siqlarni aniqlash va kodingizni optimallashtirishga yordam beradi.
• `line_profiler` paketi: `line_profiler` paketi kodingizni qatorma-qator profil qilish imkonini beradi, bu esa ishlashdagi to'siqlar haqida yanada batafsil ma'lumot beradi.
• `memory_profiler` paketi: `memory_profiler` paketi kodingizdagi xotira sarfini kuzatishga yordam beradi, bu esa xotira sizib chiqishi yoki ortiqcha xotira iste'molini aniqlash uchun foydali bo'lishi mumkin.

Benmarkingda e'tiborga olinadigan jihatlar:

• Realistik ish yuklamalari: Ilovangizning odatiy foydalanish holatlarini aniq aks ettiradigan realistik ish yuklamalaridan foydalaning. Haqiqiy dunyo stsenariylariga mos kelmaydigan sintetik benmarklardan foydalanishdan saqlaning.
• Yetarli ma'lumotlar: Benmarklaringiz statistik ahamiyatga ega bo'lishini ta'minlash uchun yetarli miqdordagi ma'lumotlardan foydalaning. Kichik ma'lumotlar to'plamlarida benmarklarni ishga tushirish aniq natijalarni bermasligi mumkin.
• Bir nechta urinish: Tasodifiy o'zgarishlar ta'sirini kamaytirish uchun benmarklaringizni bir necha marta ishga tushiring va natijalarni o'rtachasini oling.
• Tizim konfiguratsiyasi: Natijalarni qayta tiklash mumkinligini ta'minlash uchun benmarking uchun foydalanilgan tizim konfiguratsiyasini (protsessor, xotira, operatsion tizim) yozib oling.
• "Qizdirish" urinishlari: Tizim barqaror holatga kelishi uchun haqiqiy benmarkingni boshlashdan oldin "qizdirish" urinishlarini bajaring. Bu keshlash yoki boshqa ishga tushirish xarajatlari tufayli noto'g'ri natijalarning oldini olishga yordam beradi.

Ishlash natijalarini tahlil qilish:

Ishlash natijalarini tahlil qilayotganda quyidagi omillarni hisobga oling:

• Bajarilish vaqti: Eng muhim ko'rsatkich — bu kodning umumiy bajarilish vaqti. Eng tez yondashuvni aniqlash uchun turli bir vaqtda ishlash modellarining bajarilish vaqtlarini solishtiring.
• Protsessor yuklanishi: Mavjud protsessor yadrolaridan qanchalik samarali foydalanilayotganini ko'rish uchun protsessor yuklanishini kuzating. Ko'p protsessorlilik ideal holda protsessorga bog'liq vazifalar uchun ko'p oqimlilikka nisbatan yuqori protsessor yuklanishiga olib kelishi kerak.
• Xotira iste'moli: Ilovangiz ortiqcha xotira iste'mol qilmayotganiga ishonch hosil qilish uchun xotira sarfini kuzating. Ko'p protsessorlilik odatda alohida xotira maydonlari tufayli ko'p oqimlilikdan ko'ra ko'proq xotira talab qiladi.
• Masshtablanuvchanlik: Turli sonli protsesslar yoki oqimlar bilan benmarklarni ishga tushirib, kodingizning masshtablanuvchanligini baholang. Ideal holda, protsesslar yoki oqimlar soni oshishi bilan bajarilish vaqti chiziqli ravishda kamayishi kerak (ma'lum bir nuqtagacha).

Ishlash samaradorligini optimallashtirish strategiyalari

Tegishli bir vaqtda ishlash modelini tanlashdan tashqari, Python kodingizning ishlash samaradorligini optimallashtirish uchun foydalanishingiz mumkin bo'lgan yana bir qancha strategiyalar mavjud:

• Samarali ma'lumotlar tuzilmalaridan foydalaning: O'zingizning maxsus ehtiyojlaringiz uchun eng samarali ma'lumotlar tuzilmalarini tanlang. Masalan, a'zolikni tekshirish uchun ro'yxat o'rniga to'plamdan foydalanish ishlash samaradorligini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin.
• Funksiya chaqiruvlarini minimallashtiring: Python'da funksiya chaqiruvlari nisbatan qimmat bo'lishi mumkin. Kodingizning ishlash uchun muhim bo'lgan qismlarida funksiya chaqiruvlari sonini minimallashtiring.
• O'rnatilgan funksiyalardan foydalaning: O'rnatilgan funksiyalar odatda yuqori darajada optimallashtirilgan va maxsus implementatsiyalardan tezroq bo'lishi mumkin.
• Global o'zgaruvchilardan saqlaning: Global o'zgaruvchilarga kirish mahalliy o'zgaruvchilarga kirishdan sekinroq bo'lishi mumkin. Kodingizning ishlash uchun muhim qismlarida global o'zgaruvchilardan foydalanishdan saqlaning.
• Ro'yxat generatorlari (List Comprehensions) va Generator ifodalaridan foydalaning: Ro'yxat generatorlari va generator ifodalari ko'p hollarda an'anaviy tsikllarga qaraganda samaraliroq bo'lishi mumkin.
• Just-In-Time (JIT) kompilyatsiyasi: Kodingizni yanada optimallashtirish uchun Numba yoki PyPy kabi JIT kompilyatoridan foydalanishni ko'rib chiqing. JIT kompilyatorlari ish vaqtida kodingizni dinamik ravishda mahalliy mashina kodiga kompilyatsiya qilishi mumkin, bu esa ishlash samaradorligining sezilarli darajada oshishiga olib keladi.
• Cython: Agar sizga yanada yuqori samaradorlik kerak bo'lsa, kodingizning ishlash uchun muhim qismlarini C-ga o'xshash tilda yozish uchun Cython'dan foydalanishni ko'rib chiqing. Cython kodini C kodiga kompilyatsiya qilish va keyin Python dasturingizga ulash mumkin.
• Asinxron dasturlash (asyncio): Bir vaqtda kiritish-chiqarish operatsiyalari uchun `asyncio` kutubxonasidan foydalaning. `asyncio` — bu korutinlar va hodisalar tsiklidan foydalanib, kiritish-chiqarishga bog'liq vazifalar uchun yuqori samaradorlikka erishadigan bir oqimli bir vaqtda ishlash modelidir. U ko'p oqimlilik va ko'p protsessorlilikning qo'shimcha xarajatlaridan qochib, bir vaqtning o'zida bir nechta vazifani bajarishga imkon beradi.

Ko'p oqimlilik va Ko'p protsessorlilik o'rtasida tanlov: Qaror qabul qilish bo'yicha qo'llanma

Ko'p oqimlilik va ko'p protsessorlilik o'rtasida tanlov qilishga yordam beradigan soddalashtirilgan qaror qabul qilish qo'llanmasi:

• Sizning vazifangiz kiritish-chiqarishga (I/O) bog'liqmi yoki protsessorga (CPU) bog'liqmi?
• Kiritish-chiqarishga bog'liq: Ko'p oqimlilik (yoki `asyncio`) odatda yaxshi tanlov.
• Protsessorga bog'liq: Ko'p protsessorlilik odatda yaxshiroq variant, chunki u GIL cheklovini chetlab o'tadi.
• Bir vaqtda ishlaydigan vazifalar o'rtasida ma'lumot almashish kerakmi?
• Ha: Ko'p oqimlilik soddaroq bo'lishi mumkin, chunki oqimlar bir xil xotira maydonini bo'lishadi. Biroq, sinxronizatsiya muammolari va poyga holatlaridan ehtiyot bo'ling. Siz ko'p protsessorlilik bilan ham umumiy xotira mexanizmlaridan foydalanishingiz mumkin, ammo bu ehtiyotkorroq boshqaruvni talab qiladi.
• Yo'q: Ko'p protsessorlilik yaxshiroq izolyatsiyani taklif qiladi, chunki har bir protsess o'z xotira maydoniga ega.
• Mavjud apparat ta'minoti qanday?
• Bir yadroli protsessor: Ko'p oqimlilik hali ham kiritish-chiqarishga bog'liq vazifalar uchun sezgirlikni yaxshilashi mumkin, ammo haqiqiy parallellik mumkin emas.
• Ko'p yadroli protsessor: Ko'p protsessorlilik protsessorga bog'liq vazifalar uchun mavjud yadrolardan to'liq foydalanishi mumkin.
• Sizning ilovangizning xotira talablari qanday?
• Ko'p protsessorlilik ko'p oqimlilikdan ko'ra ko'proq xotira sarflaydi. Agar xotira cheklangan bo'lsa, ko'p oqimlilik afzalroq bo'lishi mumkin, lekin GIL cheklovlarini hal qilishga ishonch hosil qiling.

Turli sohalardagi misollar

Ko'p oqimlilik va ko'p protsessorlilikdan foydalanish holatlarini ko'rsatish uchun turli sohalardagi ba'zi real dunyo misollarini ko'rib chiqaylik:

• Veb-server: Veb-server odatda bir vaqtning o'zida bir nechta mijoz so'rovlariga xizmat ko'rsatadi. Har bir so'rovni alohida oqimda qayta ishlash uchun ko'p oqimlilikdan foydalanish mumkin, bu esa serverga bir vaqtning o'zida bir nechta mijozga javob berish imkonini beradi. Agar server asosan kiritish-chiqarish operatsiyalarini bajarsa (masalan, diskdan ma'lumotlarni o'qish, tarmoq orqali javoblarni yuborish), GIL kamroq tashvish tug'diradi. Biroq, dinamik kontent yaratish kabi protsessorga intensiv vazifalar uchun ko'p protsessorli yondashuv yanada mos kelishi mumkin. Zamonaviy veb-freymvorklar ko'pincha har ikkalasining kombinatsiyasidan foydalanadi, bunda asinxron kiritish-chiqarishni qayta ishlash (`asyncio` kabi) protsessorga bog'liq vazifalar uchun ko'p protsessorlilik bilan birga qo'llaniladi. Klasterli protsesslarga ega Node.js yoki Gunicorn va bir nechta ishchi protsesslarga ega Python ilovalarini o'ylang.
• Ma'lumotlarni qayta ishlash konveyeri: Ma'lumotlarni qayta ishlash konveyeri ko'pincha ma'lumotlarni qabul qilish, tozalash, o'zgartirish va tahlil qilish kabi bir nechta bosqichlarni o'z ichiga oladi. Har bir bosqich alohida protsessda bajarilishi mumkin, bu esa ma'lumotlarni parallel ravishda qayta ishlash imkonini beradi. Masalan, bir nechta manbalardan sensor ma'lumotlarini qayta ishlaydigan konveyer har bir sensordan olingan ma'lumotlarni bir vaqtning o'zida dekodlash uchun ko'p protsessorlilikdan foydalanishi mumkin. Protsesslar bir-biri bilan navbatlar yoki umumiy xotira yordamida aloqa qilishi mumkin. Apache Kafka yoki Apache Spark kabi vositalar bu kabi yuqori darajada taqsimlangan qayta ishlashni osonlashtiradi.
• O'yin ishlab chiqish: O'yin ishlab chiqish grafiklarni renderlash, foydalanuvchi kiritishini qayta ishlash va o'yin fizikasini simulyatsiya qilish kabi turli vazifalarni o'z ichiga oladi. Ushbu vazifalarni bir vaqtning o'zida bajarish uchun ko'p oqimlilikdan foydalanish mumkin, bu esa o'yinning sezgirligi va ishlashini yaxshilaydi. Masalan, o'yin aktivlarini fonda yuklash uchun alohida oqimdan foydalanish mumkin, bu esa asosiy oqimning bloklanishini oldini oladi. Fizika simulyatsiyalari yoki sun'iy intellekt hisob-kitoblari kabi protsessorga intensiv vazifalarni parallellashtirish uchun ko'p protsessorlilikdan foydalanish mumkin. O'yin ishlab chiqish uchun bir vaqtda ishlash dasturlash naqshlarini tanlashda kross-platforma muammolaridan xabardor bo'ling, chunki har bir platformaning o'ziga xos nyuanslari bo'ladi.
• Ilmiy hisoblashlar: Ilmiy hisoblashlar ko'pincha ko'p protsessorlilik yordamida parallellashtirilishi mumkin bo'lgan murakkab raqamli hisob-kitoblarni o'z ichiga oladi. Masalan, suyuqlik dinamikasi simulyatsiyasini kichikroq quyi muammolarga bo'lish mumkin, ularning har birini alohida protsess mustaqil ravishda hal qilishi mumkin. NumPy va SciPy kabi kutubxonalar raqamli hisob-kitoblarni bajarish uchun optimallashtirilgan tartiblarni taqdim etadi va ish yuklamasini bir nechta yadrolar bo'ylab taqsimlash uchun ko'p protsessorlilikdan foydalanish mumkin. Ilmiy foydalanish holatlari uchun keng miqyosli hisoblash klasterlari kabi platformalarni ko'rib chiqing, ularda alohida tugunlar ko'p protsessorlilikka tayanadi, ammo klaster taqsimotni boshqaradi.

Xulosa

Ko'p oqimlilik va ko'p protsessorlilik o'rtasida tanlov qilish GIL cheklovlarini, ish yuklamangizning tabiatini (kiritish-chiqarishga bog'liq va protsessorga bog'liq) va resurs iste'moli, aloqa xarajatlari va parallellik o'rtasidagi murosasiz savdolarni diqqat bilan ko'rib chiqishni talab qiladi. Ko'p oqimlilik kiritish-chiqarishga bog'liq vazifalar uchun yoki bir vaqtda ishlaydigan vazifalar o'rtasida ma'lumot almashish muhim bo'lganda yaxshi tanlov bo'lishi mumkin. Ko'p protsessorlilik odatda parallellashtirilishi mumkin bo'lgan protsessorga bog'liq vazifalar uchun yaxshiroq variantdir, chunki u GIL cheklovini chetlab o'tadi va ko'p yadroli protsessorlarda haqiqiy parallel bajarilishga imkon beradi. Har bir yondashuvning kuchli va zaif tomonlarini tushunib, ishlash tahlili va benmarking o'tkazish orqali siz ongli qarorlar qabul qilishingiz va Python ilovalaringizning ishlashini optimallashtirishingiz mumkin. Bundan tashqari, ayniqsa kiritish-chiqarish asosiy to'siq bo'lishini kutsangiz, `asyncio` bilan asinxron dasturlashni ko'rib chiqishni unutmang.

Oxir-oqibat, eng yaxshi yondashuv sizning ilovangizning o'ziga xos talablariga bog'liq. Turli bir vaqtda ishlash modellari bilan tajriba qilishdan va o'z ehtiyojlaringiz uchun optimal yechimni topish uchun ularning ishlashini o'lchashdan tortinmang. Ishlash samaradorligiga erishishga intilayotganda ham, har doim aniq va qo'llab-quvvatlanadigan kodga ustunlik berishni unutmang.