Python并行计算:任务分发和结果汇总问题
在Python中进行并行计算,主要涉及的任务分发和结果汇总。这里我们简单讨论这两个关键环节。
任务分发:
- 多线程:使用
threading
模块创建新的线程来执行任务。 - 进程池(如
multiprocessing.Pool
):预先创建好一定数量的进程,然后将任务提交给进程池,最后从结果集中获取结果。 - 异步IO(如
asyncio
):通过事件循环等待IO操作完成,从而实现并行计算。
- 多线程:使用
结果汇总:
- 线程同步:使用锁或信号量等机制确保同一时间内只有一个线程访问和修改数据。
- 进程池结果管理:在进程池创建时可以指定结果的存储位置,如磁盘文件、数据库等。
- 异步IO回调:当IO操作完成后,异步I/O库会调用一个回调函数来处理结果。
总结来说,在Python并行计算中,任务分发通过线程池或异步IO实现,而结果汇总则依赖于锁同步、进程池管理或者回调函数等机制。
还没有评论,来说两句吧...