Ինչպե՞ս եք զուգահեռ օգտագործում Python-ում:
Ինչպե՞ս եք զուգահեռ օգտագործում Python-ում:

Video: Ինչպե՞ս եք զուգահեռ օգտագործում Python-ում:

Video: Ինչպե՞ս եք զուգահեռ օգտագործում Python-ում:
Video: Python ԴԱՍ1: Ծանոթություն, Ալգորիթմ, Այլագրում, Առաջին պարզագույն ծրագիր: 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Մեջ պիթոն , բազմամշակման մոդուլն է օգտագործված ինքնուրույն վազել զուգահեռ գործընթացների կողմից օգտագործելով ենթագործընթացներ (թելերի փոխարեն): Այն թույլ է տալիս օգտագործել մի քանի պրոցեսորներ մեքենայի վրա (ինչպես Windows, այնպես էլ Unix), ինչը նշանակում է, որ գործընթացները կարող են գործարկվել բոլորովին առանձին հիշողության վայրերում:

Պարզապես, ո՞րն է զուգահեռ մշակման օրինակը:

Զուգահեռ մշակում Ուղեղի կարողությունն է միանգամից շատ բաներ (այսինքն՝ գործընթացներ) անելու։ Համար օրինակ , երբ մարդը տեսնում է ինչ-որ առարկա, նա չի տեսնում միայն մեկ բան, այլ շատ տարբեր ասպեկտներ, որոնք միասին օգնում են մարդուն ճանաչել առարկան որպես ամբողջություն:

Ավելին, ինչպես կարող եմ կարգավորել զուգահեռ մշակումը: Զուգահեռ մշակման կարգավորում

  1. Սահմանեք առավելագույն օրինակները PSAdmin-ի համար:
  2. Սահմանեք առավելագույն միաժամանակյա գործընթացները սերվերի համար:
  3. Սահմանեք զուգահեռ գործընթացների քանակը:
  4. Ավելացրեք ավելի շատ զուգահեռ գործընթացներ AR_PP բազմապրոցեսային աշխատանքին:
  5. Ավելացրեք վճարումների կանխատեսման գործընթացի լրացուցիչ սահմանումներ:

Հետագայում, կարելի է նաև հարցնել, թե ինչպես է աշխատում բազմամշակումը Python-ում:

Այն բազմամշակում փաթեթը փոխում է թելերը գործընթացների համար, ինչը մեծ ազդեցություն ունի: Գաղափարը պարզ է. եթե մի օրինակ Պիթոն թարգմանիչը սահմանափակված է GIL-ի կողմից, կարելի է ձեռք բերել միաժամանակյա աշխատանքային ծանրաբեռնվածություն՝ բազմաթիվ թարգմանիչների պրոցեսների միջոցով մի քանի թելերի փոխարեն:

Ո՞րն է զուգահեռ մշակման նպատակը:

Զուգահեռ մշակում մեթոդ է հաշվողական երկու կամ ավելի վազում պրոցեսորներ (CPUs) ընդհանուր առաջադրանքի առանձին մասերը կարգավորելու համար: Զուգահեռ մշակում սովորաբար օգտագործվում է բարդ առաջադրանքներ և հաշվարկներ կատարելու համար: Տվյալների գիտնականները սովորաբար կօգտագործեն զուգահեռ մշակում հաշվողական և տվյալների ինտենսիվ առաջադրանքների համար:

Խորհուրդ ենք տալիս: