Wie verwenden Sie parallel in Python?
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Video: Wie verwenden Sie parallel in Python?

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Video: Python - Mehrere Funktionen parallel laufen lassen | Tutorial (Deutsch) | Threading | Anfänger ⛓️ 2024, Dezember
Anonim

In Python , das Multiprozessormodul ist Gebraucht unabhängig laufen parallel Prozesse von mit Unterprozesse (statt Threads). Es ermöglicht Ihnen, mehrere Prozessoren auf einem Computer (sowohl Windows als auch Unix) zu nutzen, was bedeutet, dass die Prozesse in völlig separaten Speicherorten ausgeführt werden können.

Was ist einfach ein Beispiel für Parallelverarbeitung?

Parallelverarbeitung ist die Fähigkeit des Gehirns, viele Dinge (auch bekannt als Prozesse) gleichzeitig zu tun. Zum Beispiel , wenn eine Person ein Objekt sieht, sieht sie nicht nur eine Sache, sondern viele verschiedene Aspekte, die zusammen der Person helfen, das Objekt als Ganzes zu identifizieren.

Außerdem, wie richte ich die Parallelverarbeitung ein? Parallelverarbeitung einrichten

  1. Definieren Sie die maximalen Instanzen für PSAdmin.
  2. Definieren Sie die maximale Anzahl gleichzeitiger Prozesse für den Server.
  3. Definieren Sie die Anzahl der parallelen Prozesse.
  4. Fügen Sie dem Multiprozessjob AR_PP weitere parallele Prozesse hinzu.
  5. Fügen Sie zusätzliche Zahlungsprädiktor-Prozessdefinitionen hinzu.

Anschließend kann man sich auch fragen, wie funktioniert Multiprocessing in Python?

Die Multiprocessing Paket tauscht Threads gegen Prozesse, mit großem Erfolg. Die Idee ist einfach: Wenn eine einzelne Instanz des Python Interpreter durch die GIL eingeschränkt ist, kann man durch mehrere Interpreterprozesse anstelle mehrerer Threads Gewinne bei gleichzeitigen Arbeitslasten erzielen.

Was ist der Zweck der Parallelverarbeitung?

Parallelverarbeitung ist eine Methode in Computer von zwei oder mehr laufen Prozessoren (CPUs), um einzelne Teile einer Gesamtaufgabe zu bewältigen. Parallelverarbeitung wird häufig verwendet, um komplexe Aufgaben und Berechnungen durchzuführen. Data Scientists nutzen häufig Parallelverarbeitung für rechen- und datenintensive Aufgaben.

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