Hướng dẫn python run function n times in parallel - python chạy hàm n lần song song

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

Approach:

• Trong bài viết này, chúng tôi sẽ học cách chạy cùng một chức năng song song với các tham số khác nhau. Chúng ta có thể chạy cùng một hàm song song với các tham số khác nhau bằng cách sử dụng xử lý song song.
• Số lượng nhiệm vụ được thực hiện bởi chương trình có thể được tăng lên bằng cách xử lý song song, làm giảm tổng thời gian xử lý. Những hỗ trợ này trong việc giải quyết các vấn đề quy mô lớn. Sử dụng mô -đun đa xử lý tiêu chuẩn, bằng cách tạo các quy trình con, chúng ta có thể song song hóa các tác vụ đơn giản một cách hiệu quả. Mô-đun này cung cấp một giao diện dễ sử dụng và bao gồm một tập hợp các tiện ích xử lý nhiệm vụ và đồng bộ hóa nhiệm vụ.
• Chúng tôi & nbsp; có thể xây dựng một quá trình chạy độc lập bằng cách phân lớp quy trình đa xử lý. Chúng ta có thể khởi tạo tài nguyên bằng cách mở rộng phương thức __init_ và chúng ta có thể viết mã cho quy trình con bằng cách thực hiện phương thức process.run (). Chúng tôi thấy cách xây dựng một quy trình trong mã bên dưới, in ID được chỉ định.

Chúng ta cần khởi tạo đối tượng quy trình của mình và gọi phương thức Process.start () để sinh ra quy trình. Ở đây, Process.start () sẽ tạo một quy trình mới và gọi một phương thức gọi là Process.run ().

Mã sau P.start () được thực thi ngay trước khi Pcess P hoàn thành nhiệm vụ. Bạn có thể sử dụng Process.Join để chờ hoàn thành nhiệm vụ ().

Python3

Hãy để hiểu điều này với một số ví dụ.

Ví dụ 1: & nbsp;

import multiprocessing

import time

class Process(multiprocessing.Process):

‘

multiprocessing5multiprocessing6multiprocessing7multiprocessing1

multiprocessing5multiprocessing2multiprocessing3multiprocessing4

multiprocessing5multiprocessing6multiprocessing7multiprocessing8import2import0multiprocessing7multiprocessing1import2multiprocessing3import5

multiprocessing5multiprocessing1import22213 import4 multiprocessing3

    def import8multiprocessing1multiprocessing4

    time9

    class1

import6 import7import4import4 time0time1

    time9

    time3import4 time5time6multiprocessing4

Output:

    time3import4 time5multiprocessing3multiprocessing4

    class1

Chúng ta cũng có thể chạy cùng một hàm song song với các tham số khác nhau bằng cách sử dụng lớp nhóm. Để ánh xạ song song, trước tiên chúng ta phải khởi tạo đối tượng đa xử lý.pool (). Đối số đầu tiên là số lượng công nhân; Nếu không được đưa ra, con số đó sẽ bằng số lượng phần tử trong hệ thống.

Python3

Hãy để hiểu điều này với một số ví dụ.

Ví dụ 1: & nbsp;

import multiprocessing

import time

multiprocessing5multiprocessing1import22213 import4 multiprocessing3

    def import8multiprocessing1multiprocessing4

import6 import7import4import4 time0time1

    time3import4 time5time6multiprocessing4

    time3import4 time5multiprocessing3multiprocessing4

    multiprocessing6multiprocessing7multiprocessing23import2import0multiprocessing26

    multiprocessing6multiprocessing7multiprocessing30import2import0multiprocessing33

Output:

    class1

Python3

Chúng ta cũng có thể chạy cùng một hàm song song với các tham số khác nhau bằng cách sử dụng lớp nhóm. Để ánh xạ song song, trước tiên chúng ta phải khởi tạo đối tượng đa xử lý.pool (). Đối số đầu tiên là số lượng công nhân; Nếu không được đưa ra, con số đó sẽ bằng số lượng phần tử trong hệ thống.

Ví dụ 2:

    multiprocessing6multiprocessing7multiprocessing45import2import0multiprocessing7multiprocessing40multiprocessing03time6multiprocessing52multiprocessing40multiprocessing03multiprocessing3multiprocessing56

Hãy xem bằng một ví dụ. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ thấy cách truyền một hàm tính toán bình phương của một số. Sử dụng pool.map (), chúng tôi có thể ánh xạ hàm vào danh sách và chuyển chức năng và danh sách các đầu vào làm đối số, như sau:

def Process(multiprocessing.Process):7

    Process(multiprocessing.Process):9     0    1     2

    multiprocessing17multiprocessing18multiprocessing85

multiprocessing5multiprocessing1import22213 import4 multiprocessing3

    multiprocessing93

Output: