Kā Python lietojat paralēli?
Kā Python lietojat paralēli?

Video: Kā Python lietojat paralēli?

Video: Kā Python lietojat paralēli?
Video: Параллельное программирование на Python 2024, Novembris
Anonim

In pitons , daudzapstrādes modulis ir lietots darboties neatkarīgi paralēli apstrādā izmantojot apakšprocesi (pavedienu vietā). Tas ļauj iekārtā izmantot vairākus procesorus (gan Windows, gan Unix), kas nozīmē, ka procesus var palaist pilnīgi atsevišķās atmiņas vietās.

Vienkārši tā, kāds ir paralēlās apstrādes piemērs?

Paralēlā apstrāde ir smadzeņu spēja veikt daudzas lietas (aka, procesus) vienlaikus. Priekš piemērs , kad cilvēks redz objektu, viņš neredz tikai vienu lietu, bet gan daudz dažādu aspektu, kas kopā palīdz personai identificēt objektu kopumā.

Turklāt, kā iestatīt paralēlo apstrādi? Paralēlās apstrādes iestatīšana

  1. Definējiet maksimālo PSAdmin gadījumu skaitu.
  2. Definējiet servera maksimālo vienlaicīgo procesu skaitu.
  3. Definējiet paralēlo procesu skaitu.
  4. Pievienojiet vairāk paralēlu procesu AR_PP vairāku procesu darbam.
  5. Pievienojiet papildu maksājumu prognozēšanas procesa definīcijas.

Pēc tam var arī jautāt, kā daudzapstrāde darbojas Python?

The daudzapstrāde pakete tirgo pavedienus procesiem, nodrošinot lielisku efektu. Ideja ir vienkārša: ja viens gadījums Python tulku ierobežo GIL, var panākt vienlaicīgas darba slodzes pieaugumu, izmantojot vairākus tulka procesus vairāku pavedienu vietā.

Kāds ir paralēlās apstrādes mērķis?

Paralēlā apstrāde ir metode skaitļošana skrienot divus vai vairāk procesori (CPU), lai apstrādātu atsevišķas kopējā uzdevuma daļas. Paralēlā apstrāde parasti izmanto sarežģītu uzdevumu un aprēķinu veikšanai. Datu zinātnieki parasti izmantos paralēla apstrāde skaitļošanas un datu ietilpīgiem uzdevumiem.

Ieteicams: