Você não pode paralelizar diretamente um loop padrão `for`t em python usando apenas o construto de loop` para `para` para '. O bloqueio de intérprete global (GIL) da Python impede que vários threads executem bytecodes python simultaneamente em um único processo. Isso significa que o verdadeiro paralelismo para tarefas ligadas à CPU dentro de um loop `for` é impossível apenas apenas com o encadeamento.
No entanto, você pode obter o paralelismo usando o multiprocessamento, o que ignora o GIL criando vários processos. Veja como você pode implementar o processamento paralelo em Python usando um `para` loop e a biblioteca` multiprocessing`:
Método 1:usando `multiprocessing.pool.map` (mais simples para muitas operações idênticas) Essa é a abordagem mais fácil se cada iteração do seu loop executar a mesma operação em dados diferentes. `Pool.map` distribui com eficiência o trabalho em vários processos.
`` `Python
importar multiprocessamento
DEF Process_item (item):
"" "A função a ser executada em paralelo para cada item." ""
# Seu código para processar um único item vai aqui
# ... algum cálculo ...
Resultado de retorno # retornar o resultado do cálculo
Se __name__ =='__main__':# importante para a compatibilidade do Windows
dados =[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # seus dados
com multiprocessing.pool (processos =multiprocessing.cpu_count ()) como pool:
Resultados =pool.map (process_item, dados)
Imprimir (resultados)
`` `
Este código cria um pool de processos trabalhadores (igual ao número de núcleos da CPU por padrão). `pool.map` aplica` process_item` a cada elemento em `dados` simultaneamente e retorna uma lista dos resultados na mesma ordem que a entrada.
Método 2:usando `multiprocessing.pool.apply_async` (para cenários mais complexos ou operações assíncronas) Se o seu loop envolver operações lógicas ou assíncronas mais complexas, `APPL_ASYNC` oferece mais controle.
`` `Python
importar multiprocessamento
DEF Process_item (item):
# ... seu código ...
resultado de retorno
se __name__ =='__main__':
dados =[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Resultados =[]
com multiprocessing.pool (processos =multiprocessing.cpu_count ()) como pool:
# Appl_async retorna um objeto assíncrono
async_results =[pool.apply_async (process_item, (item)) para item em dados]
# Obtenha os resultados (bloqueando até que todos os processos sejam concluídos)
para async_result em async_results:
Results.append (async_result.get ()))
Imprimir (resultados)
`` `
`Appl_async` permite que você envie tarefas individualmente e recupere os resultados posteriormente. Isso é útil se o tempo de processamento para cada item variar significativamente.
Considerações importantes: *
`se __name__ =='__main __':`: Isso é crucial, especialmente nas janelas, para evitar a criação de processos recursivos.
*
compartilhamento de dados: Evite compartilhar dados mutáveis diretamente entre os processos. Use técnicas como filas ou tubos para comunicação entre processos para evitar condições de raça.
*
Sobrecarga: Criar e gerenciar processos tem sobrecarga. O processamento paralelo é mais benéfico para tarefas intensivas em computação, onde o tempo de processamento supera significativamente a sobrecarga.
*
Número de processos: O número ideal de processos geralmente é igual ao número de núcleos da CPU, mas pode ser necessária experimentação.
Lembre -se de substituir `# ... seu código ...` pelo seu cálculo real. Escolha o método que melhor se adapte à estrutura e complexidade de suas operações de `para` loop. Para operações simples e paralelas, `pool.map` geralmente é a abordagem preferida e mais eficiente.
