Python 并行加速技巧分享

为什么需要并行加速

Python 自带的 GIL（全局解释器锁）机制，导致 Python 在执行多线程任务时无法实现真正的并行。

在某些场景下，我们需要快速地处理大量数据或复杂计算，这时，需要使用 Python 的并行加速技巧来提升效率。

Python 并行加速技巧

1. 使用多进程

多进程是 Python 实现并行的一种方式。由于每个进程都有自己的解释器进程和内存空间，因此 Python 在多进程中可以真正实现并行。

下面是使用多进程实现并行加速的一个简单示例：

import multiprocessing

def process_func(x):
    return x * x

with multiprocessing.Pool() as pool:
    result = pool.map(process_func, range(10000000))

通过调用 multiprocessing.Pool 对象，我们可以在多个进程中并行处理函数 process_func。这里我们使用 pool.map() 方法来将 range(10000000) 中的每个元素作为参数传递给 process_func 函数，最终将每次函数调用返回的结果存储到变量 result 中。

2. 使用多线程

虽然 Python 的 GIL 限制了在多线程中实现真正的并行，但是在某些场景下仍然可以使用多线程来提高运行效率。比如，当 Python 代码中有大量 I/O 操作时，使用多线程可以提高运行效率。

下面是使用多线程实现并行加速的一个简单示例：

import threading
import time

def thread_func(delay):
    time.sleep(delay) # 假设这里是某个 I/O 操作
    print(f"Thread finished after {delay} seconds")

threads = []
for delay in range(1, 6):
    thread = threading.Thread(target=thread_func, args=(delay,))
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

通过调用 threading.Thread 类的构造函数，我们可以创建多个子线程，并行执行其中的函数 thread_func。这里我们假设 thread_func 函数需要做某个 I/O 操作，我们使用 time.sleep(delay) 来模拟这个操作。

3. 使用协程

协程是 Python 中另一种实现并行的方式。相比多进程和多线程，协程更加轻量级，因此可以更方便地处理大量的并行任务。

下面是使用协程实现并行加速的一个简单示例：

import asyncio
import time

async def coroutine_func(delay):
    await asyncio.sleep(delay) # 假设这里是某个 I/O 操作
    print(f"Coroutine finished after {delay} seconds")

async def main():
    tasks = []
    for delay in range(1, 6):
        task = asyncio.create_task(coroutine_func(delay))
        tasks.append(task)

    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

通过定义协程函数 coroutine_func，我们可以轻松地处理大量 I/O 操作。这里我们使用 asyncio.sleep(delay) 来模拟一个 I/O 操作。通过调用 asyncio.create_task 函数来创建多个协程任务，最终使用 asyncio.gather 函数来等待全部任务完成。

总结

Python 提供了多种并行加速的方式，包括多进程、多线程和协程等。在实际代码中，需要根据不同的场景选择不同的并行方式来提高运行效率。