Python并行计算实现： multiprocess模块与GIL解释

Python并行计算作业补充 在本篇文章中，我们将讨论Python中的并行计算，包括Python中的并行计算机制、GIL的限制、多进程编程、multiprocessing模块的使用等。 **Python中的并行计算** Python在并行计算方面使用的是GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁），被认为的多线程其实是伪的，比较鸡肋。但是在实验环境中，配合GPU，其实还不是很鸡肋。在Python中，我们可以利用多进程的方式充分利用多核资源。 **GIL的限制** Python的原解释器CPython是有GIL的，在执行代码过程中，会产生互斥锁来限制线程对共享资源的访问，而GIL的作用就是，一个进行同一时间只能允许一个线程运算，摆明的单线程啊！由于CPython中的GIL的存在，我们可以暂时不奢望能在CPython中使用多线程利用多核资源进行并行计算了。 **多进程编程** 在Python中，我们可以使用多进程的方式来充分利用多核资源。multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象。创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，start()方法启动，join()方法可以等待子进程结束。 **multiprocessing模块** multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象。创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，start()方法启动，join()方法可以等待子进程结束。managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。 **并行计算的目的是** 并行计算的目的是将所有的核心都运行起来以提高代码的执行速度。在python中由于存在全局解释器锁（GIL）如果使用默认的python多线程进行并行计算可能会发现代码的执行速度并不会加快，甚至会比使用但核心要慢！！ **使用Python实现并行计算** Python提供了多种方式来实现并行计算，包括使用multiprocessing模块、concurrent.futures模块等。使用Python实现并行计算可以大大提高代码的执行速度。 **结论** 在本篇文章中，我们讨论了Python中的并行计算，包括Python中的并行计算机制、GIL的限制、多进程编程、multiprocessing模块的使用等。使用Python实现并行计算可以大大提高代码的执行速度。