Hogyan használod a párhuzamost Pythonban?
Hogyan használod a párhuzamost Pythonban?

Videó: Hogyan használod a párhuzamost Pythonban?

Videó: Hogyan használod a párhuzamost Pythonban?
Videó: Készíts elképesztő zenéket és hangeffekteket az AudioCraft segítségével, ingyenesen a saját gépeden 2024, December
Anonim

Ban ben piton , a többfeldolgozó modul az használt önállóan futni párhuzamos folyamatok által segítségével részfolyamatok (szálak helyett). Lehetővé teszi több processzor kihasználását egy gépen (Windows és Unix egyaránt), ami azt jelenti, hogy a folyamatok teljesen különálló memóriahelyeken futtathatók.

Egyszerűen, mi a példa a párhuzamos feldolgozásra?

Párhuzamos feldolgozás az agy azon képessége, hogy sok dolgot (más néven folyamatokat) tud egyszerre elvégezni. Mert példa , amikor az ember egy tárgyat lát, nem csak egy dolgot lát, hanem sok különböző szempontot, amelyek együttesen segítik a személyt a tárgy egészében azonosítani.

Továbbá hogyan állíthatom be a párhuzamos feldolgozást? A párhuzamos feldolgozás beállítása

  1. Határozza meg a PSAdmin maximális példányszámát.
  2. Határozza meg a maximális párhuzamos folyamatokat a szerver számára.
  3. Határozza meg a párhuzamos folyamatok számát.
  4. Adjon hozzá több párhuzamos folyamatot az AR_PP többfolyamatos feladathoz.
  5. Adjon hozzá további Payment Predictor folyamatdefiníciókat.

Ezt követően az is felmerülhet, hogy hogyan működik a multiprocessing a Pythonban?

Az több feldolgozás csomag szálakat cserél folyamatokra, nagy hatással. Az ötlet egyszerű: ha egyetlen példánya a Piton Az interpretátort a GIL korlátozza, így több szál helyett több értelmezői folyamattal növelhető az egyidejű munkaterhelés.

Mi a párhuzamos feldolgozás célja?

Párhuzamos feldolgozás egy módszer számítástechnika kettő vagy több futtatásáról processzorok (CPU) egy átfogó feladat különálló részeinek kezelésére. Párhuzamos feldolgozás általában összetett feladatok és számítások elvégzésére használják. Az adattudósok általában használni fogják párhuzamos feldolgozás számítástechnikai és adatigényes feladatokhoz.

Ajánlott: