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Python中简单易用的并行加速技巧是什么

2023-07-06 02:05

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本文小编为大家详细介绍“Python中简单易用的并行加速技巧是什么”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“Python中简单易用的并行加速技巧是什么”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。

使用joblib进行并行计算

作为一个被广泛使用的第三方Python库(譬如scikit-learn项框架中就大量使用joblib进行众多机器学习算法的并行加速),我们可以使用pip install joblib对其进行安装,安装完成后,下面我们来学习一下joblib中有关并行运算的常用方法:

使用Parallel与delayed进行并行加速

joblib中实现并行计算只需要使用到其Parallel和delayed方法即可,使用起来非常简单方便,下面我们直接以一个小例子来演示:

joblib实现并行运算的思想是将一组通过循环产生的串行计算子任务,以多进程或多线程的方式进行调度,而我们针对自定义的运算任务需要做的仅仅是将它们封装为函数的形式即可,譬如:

import timedef task_demo1():time.sleep(1)return time.time()

接着只需要像下面的形式一样,为Parallel()设置相关参数后,衔接循环创建子任务的列表推导过程,其中利用delayed()包裹自定义任务函数,再衔接()传递任务函数所需的参数即可,其中n_jobs参数用于设置并行任务同时执行的worker数量,因此在这个例子中可以看到进度条是按照4个一组递增的,可以看到最终时间开销也达到了并行加速效果:

Python中简单易用的并行加速技巧是什么

其中可以根据计算任务以及机器CPU核心数具体情况为Parallel()调节参数,核心参数有:

譬如下面的例子,在我这台逻辑核心数为8的机器上,保留两个核心进行并行计算:

Python中简单易用的并行加速技巧是什么

关于并行方式的选择上,由于Python中多线程时全局解释器锁的限制,如果你的任务是计算密集型,则推荐使用默认的多进程方式加速,如果你的任务是IO密集型譬如文件读写、网络请求等,则多线程是更好的方式且可以将n_jobs设置的很大,举个简单的例子,可以看到,通过多线程并行,我们在5秒的时间里完成了1000次请求,远快于单线程17秒请求100次的成绩(此例仅供参考,大家在学习尝试时请不要过于频繁访问他人的网站):

Python中简单易用的并行加速技巧是什么

你可以根据自己实际任务的不同,好好利用joblib来加速你的日常工作。

读到这里,这篇“Python中简单易用的并行加速技巧是什么”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注编程网行业资讯频道。

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