Python Language
समानांतर गणना

टिप्पणियों

कार्यों को समानांतर करने के लिए मल्टीप्रोसेसिंग मॉड्यूल का उपयोग करना

import multiprocessing

def fib(n):
    """computing the Fibonacci in an inefficient way
    was chosen to slow down the CPU."""
    if n <= 2:
        return 1
    else:
        return fib(n-1)+fib(n-2) 
p = multiprocessing.Pool() 
print(p.map(fib,[38,37,36,35,34,33]))

# Out: [39088169, 24157817, 14930352, 9227465, 5702887, 3524578]

जैसा कि प्रत्येक कॉल fib का निष्पादन समानांतर में होता है, पूर्ण उदाहरण के निष्पादन का समय दोहरे प्रोसेसर की तुलना में 1.8 × तेज़ होता है, यदि यह अनुक्रमिक तरीके से किया जाता है।

_{पायथन 2.2+}

समानांतर में कोड निष्पादित करने के लिए माता-पिता और बच्चों की स्क्रिप्ट का उपयोग करना

child.py

import time

def main():
    print "starting work"
    time.sleep(1)
    print "work work work work work"
    time.sleep(1)
    print "done working"

if __name__ == '__main__':
    main()

parent.py

import os

def main():
    for i in range(5):
        os.system("python child.py &")

if __name__ == '__main__':
    main()

यह समानांतर, स्वतंत्र HTTP अनुरोध / प्रतिक्रिया कार्यों या डेटाबेस चयन / आवेषण के लिए उपयोगी है। कमांड लाइन के तर्क चाइल्डहोम स्क्रिप्ट को भी दिए जा सकते हैं। लिपियों के बीच सिंक्रोनाइज़ेशन सभी लिपियों द्वारा नियमित रूप से एक अलग सर्वर (जैसे रेडिस उदाहरण) की जाँच करके प्राप्त किया जा सकता है।

कार्यों को समानांतर करने के लिए सी-एक्सटेंशन का उपयोग करना

यहां विचार है कि कम्प्यूटेशनल रूप से गहन नौकरियों को सी (विशेष मैक्रोज़ का उपयोग करके), पायथन से स्वतंत्र स्थानांतरित किया जाए, और काम करते समय सी कोड को जीआईएल जारी किया जाए।

#include "Python.h"
...
PyObject *pyfunc(PyObject *self, PyObject *args) {
    ...
    Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
    // Threaded C code
    ...
    Py_END_ALLOW_THREADS
    ...
}

समानांतर करने के लिए PyPar मॉड्यूल का उपयोग करना

PyPar एक पुस्तकालय है जो पायथन में समानता प्रदान करने के लिए संदेश पासिंग इंटरफ़ेस (MPI) का उपयोग करता है। PyPar में एक सरल उदाहरण ( https://github.com/daleroberts/pypar पर देखा गया ) इस तरह दिखता है:

import pypar as pp

ncpus = pp.size()
rank = pp.rank()
node = pp.get_processor_name()

print 'I am rank %d of %d on node %s' % (rank, ncpus, node)

if rank == 0:
  msh = 'P0'
  pp.send(msg, destination=1)
  msg = pp.receive(source=rank-1)
  print 'Processor 0 received message "%s" from rank %d' % (msg, rank-1)
else:
  source = rank-1
  destination = (rank+1) % ncpus
  msg = pp.receive(source)
  msg = msg + 'P' + str(rank)
  pypar.send(msg, destination)
pp.finalize()