Как я могу распараллелить простой цикл Python?

Ответ 1

Использование нескольких потоков на CPython не даст вам лучшей производительности для кода pure-Python из-за глобальной блокировки интерпретатора (GIL). Я предлагаю вместо этого использовать multiprocessing:

pool = multiprocessing.Pool(4)
out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

Обратите внимание, что это не будет работать в интерактивном интерпретаторе.

Чтобы избежать обычной FUD вокруг GIL: в любом случае не было бы никакого преимущества использовать потоки для этого примера. Вы хотите использовать здесь процессы, а не потоки, потому что они избегают целой проблемы.

Ответ 2

Чтобы распараллелить простой цикл for, joblib придает большое значение необработанному использованию многопроцессорной обработки. Не только короткий синтаксис, но и такие вещи, как прозрачное группирование итераций, когда они выполняются очень быстро (для устранения накладных расходов) или захват трассировки дочернего процесса, для лучшей отчетности об ошибках.

Отказ от ответственности: я оригинальный автор joblib.

Ответ 3

Какой самый простой способ распараллеливать этот код?

Мне очень нравится concurrent.futures для этого, доступный в Python3 начиная с версии 3.2 - и через backport до 2.6 и 2.7 на PyPi.

Вы можете использовать потоки или процессы и использовать тот же самый интерфейс.

Multiprocessing

Поместите это в файл - futuretest.py:

import concurrent.futures
import time, random               # add some random sleep time

offset = 2                        # you don't supply these so
def calc_stuff(parameter=None):   # these are examples.
    sleep_time = random.choice([0, 1, 2, 3, 4, 5])
    time.sleep(sleep_time)
    return parameter / 2, sleep_time, parameter * parameter

def procedure(j):                 # just factoring out the
    parameter = j * offset        # procedure
    # call the calculation
    return calc_stuff(parameter=parameter)

def main():
    output1 = list()
    output2 = list()
    output3 = list()
    start = time.time()           # let see how long this takes

    # we can swap out ProcessPoolExecutor for ThreadPoolExecutor
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        for out1, out2, out3 in executor.map(procedure, range(0, 10)):
            # put results into correct output list
            output1.append(out1)
            output2.append(out2)
            output3.append(out3)
    finish = time.time()
    # these kinds of format strings are only available on Python 3.6:
    # time to upgrade!
    print(f'original inputs: {repr(output1)}')
    print(f'total time to execute {sum(output2)} = sum({repr(output2)})')
    print(f'time saved by parallelizing: {sum(output2) - (finish-start)}')
    print(f'returned in order given: {repr(output3)}')

if __name__ == '__main__':
    main()

И вот вывод:

$ python3 -m futuretest
original inputs: [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0]
total time to execute 33 = sum([0, 3, 3, 4, 3, 5, 1, 5, 5, 4])
time saved by parallellizing: 27.68999981880188
returned in order given: [0, 4, 16, 36, 64, 100, 144, 196, 256, 324]

Многопоточность

Теперь измените ProcessPoolExecutor на ThreadPoolExecutor и снова запустите модуль:

$ python3 -m futuretest
original inputs: [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0]
total time to execute 19 = sum([0, 2, 3, 5, 2, 0, 0, 3, 3, 1])
time saved by parallellizing: 13.992000102996826
returned in order given: [0, 4, 16, 36, 64, 100, 144, 196, 256, 324]

Теперь вы сделали многопоточность и многопроцессорность!

Обратите внимание на производительность и использование обоих вместе.

Сэмплирование слишком мало для сравнения результатов.

Вы можете вложить несколько потоков внутри нескольких процессов, но не рекомендуется использовать несколько потоков для выделения нескольких процессов.

Ответ 4

from joblib import Parallel, delayed
import multiprocessing

inputs = range(10) 
def processInput(i):
    return i * i

num_cores = multiprocessing.cpu_count()

results = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(processInput)(i) for i in inputs)
print(results)

Вышеописанное прекрасно работает на моей машине (Ubuntu, пакет joblib был предварительно установлен, но может быть установлен через pip install joblib).

Взято с https://blog.dominodatalab.com/simple-parallelization/

Ответ 5

Есть несколько преимуществ использования Ray:

• Вы можете распараллеливать на нескольких машинах в дополнение к нескольким ядрам (с одним и тем же кодом).
• Эффективная обработка числовых данных через разделяемую память (и сериализация без копирования).
• Высокая пропускная способность при распределенном планировании.
• Отказоустойчивость.

В вашем случае вы можете запустить Ray и определить удаленную функцию

import ray

ray.init()

@ray.remote(num_return_vals=3)
def calc_stuff(parameter=None):
    # Do something.
    return 1, 2, 3

а затем вызвать его параллельно

output1, output2, output3 = [], [], []

# Launch the tasks.
for j in range(10):
    id1, id2, id3 = calc_stuff.remote(parameter=j)
    output1.append(id1)
    output2.append(id2)
    output3.append(id3)

# Block until the results have finished and get the results.
output1 = ray.get(output1)
output2 = ray.get(output2)
output3 = ray.get(output3)

Чтобы запустить тот же пример в кластере, единственной строкой, которая могла бы измениться, был бы вызов ray.init(). Соответствующую документацию можно найти здесь.

Обратите внимание, что я помогаю развивать Рэя.

Ответ 6

почему вы не используете потоки и один мьютекс для защиты одного глобального списка?

import os
import re
import time
import sys
import thread

from threading import Thread

class thread_it(Thread):
    def __init__ (self,param):
        Thread.__init__(self)
        self.param = param
    def run(self):
        mutex.acquire()
        output.append(calc_stuff(self.param))
        mutex.release()   


threads = []
output = []
mutex = thread.allocate_lock()

for j in range(0, 10):
    current = thread_it(j * offset)
    threads.append(current)
    current.start()

for t in threads:
    t.join()

#here you have output list filled with data

помните, что вы будете так же быстро, как ваш самый медленный поток

Ответ 7

Я обнаружил, что joblib очень полезен для меня. Пожалуйста, смотрите следующий пример:

from joblib import Parallel, delayed
def yourfunction(k):   
    s=3.14*k*k
    print "Area of a circle with a radius ", k, " is:", s

element_run = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(yourfunction)(k) for k in range(1,10))

n_jobs = -1: использовать все доступные ядра

Ответ 8

очень простой пример параллельной обработки

from multiprocessing import Process

output1 = list()
output2 = list()
output3 = list()

def yourfunction():
    for j in range(0, 10):
        # calc individual parameter value
        parameter = j * offset
        # call the calculation
        out1, out2, out3 = calc_stuff(parameter=parameter)

        # put results into correct output list
        output1.append(out1)
        output2.append(out2)
        output3.append(out3)

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=pa.yourfunction, args=('bob',))
    p.start()
    p.join()

Ответ 9

Это может быть полезно при реализации многопроцессорных и параллельных/распределенных вычислений в Python.

Учебник YouTube по использованию пакета techila

Techila - это распределенное вычислительное промежуточное программное обеспечение, которое интегрируется непосредственно с Python с использованием пакета techila. Функция персика в пакете может быть полезна при распараллеливании структур цикла. (Следующий фрагмент кода из Форумы сообщества Techila)

techila.peach(funcname = 'theheavyalgorithm', # Function that will be called on the compute nodes/ Workers
    files = 'theheavyalgorithm.py', # Python-file that will be sourced on Workers
    jobs = jobcount # Number of Jobs in the Project
    )

Ответ 10

Допустим, у нас есть асинхронная функция

async def work_async(self, student_name: str, code: str, loop):
"""
Some async function
"""
    # Do some async procesing    

Это должно быть запущено на большом массиве. Некоторые атрибуты передаются в программу, а некоторые используются из свойства элемента словаря в массиве.

async def process_students(self, student_name: str, loop):
    market = sys.argv[2]
    subjects = [...] #Some large array
    batchsize = 5
    for i in range(0, len(subjects), batchsize):
        batch = subjects[i:i+batchsize]
        await asyncio.gather(*(self.work_async(student_name,
                                           sub['Code'],
                                           loop)
                       for sub in batch))

Ответ 11

Посмотрите на это:

http://docs.python.org/library/queue.html

Это может быть неправильный способ сделать это, но я бы сделал что-то вроде:

Фактический код;

from multiprocessing import Process, JoinableQueue as Queue 

class CustomWorker(Process):
    def __init__(self,workQueue, out1,out2,out3):
        Process.__init__(self)
        self.input=workQueue
        self.out1=out1
        self.out2=out2
        self.out3=out3
    def run(self):
            while True:
                try:
                    value = self.input.get()
                    #value modifier
                    temp1,temp2,temp3 = self.calc_stuff(value)
                    self.out1.put(temp1)
                    self.out2.put(temp2)
                    self.out3.put(temp3)
                    self.input.task_done()
                except Queue.Empty:
                    return
                   #Catch things better here
    def calc_stuff(self,param):
        out1 = param * 2
        out2 = param * 4
        out3 = param * 8
        return out1,out2,out3
def Main():
    inputQueue = Queue()
    for i in range(10):
        inputQueue.put(i)
    out1 = Queue()
    out2 = Queue()
    out3 = Queue()
    processes = []
    for x in range(2):
          p = CustomWorker(inputQueue,out1,out2,out3)
          p.daemon = True
          p.start()
          processes.append(p)
    inputQueue.join()
    while(not out1.empty()):
        print out1.get()
        print out2.get()
        print out3.get()
if __name__ == '__main__':
    Main()

Надеюсь, что это поможет.

Ответ 12

спасибо @iuryxavier

from multiprocessing import Pool
from multiprocessing import cpu_count


def add_1(x):
    return x + 1

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(cpu_count())
    results = pool.map(add_1, range(10**12))
    pool.close()  # 'TERM'
    pool.join()   # 'KILL'