[python] Python 3의 Concurrent.futures vs 멀티 프로세싱

concurrent.futures더 “고급” 이라고 부르지는 않겠 습니다. 기본 병렬 처리 기믹으로 여러 스레드를 사용하는지 아니면 여러 프로세스를 사용하는지에 관계없이 매우 간단한 인터페이스입니다.

따라서 거의 모든 “단순한 인터페이스”인스턴스와 마찬가지로 거의 동일한 트레이드 오프가 수반됩니다. 학습 할 수있는 것이 훨씬 적기 때문에 학습 곡선이 더 얕 습니다. 그러나 더 적은 옵션을 제공하기 때문에 더 풍부한 인터페이스가 제공하지 않는 방식으로 결국 실망 할 수 있습니다.

CPU 바운드 작업이 진행되는 한, 너무 의미가 없어서 의미가 없습니다. CPython의 CPU 바운드 작업의 경우 속도를 높일 수있는 여러 스레드가 아닌 여러 프로세스가 필요합니다. 그러나 얼마나 많은 속도를 얻는지는 하드웨어, OS의 세부 사항, 특히 특정 작업에 필요한 프로세스 간 통신량에 따라 다릅니다. 엄밀히 말하면 모든 프로세스 간 병렬 특수 효과는 동일한 OS 프리미티브에 의존합니다.이를 달성하기 위해 사용하는 고급 API는 최종 속도의 주요 요소가 아닙니다.

편집 : 예

참조한 기사에 표시된 최종 코드는 다음과 같지만 작동시키는 데 필요한 import 문을 추가하고 있습니다.

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def pool_factorizer_map(nums, nprocs):
    # Let the executor divide the work among processes by using 'map'.
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=nprocs) as executor:
        return {num:factors for num, factors in
                                zip(nums,
                                    executor.map(factorize_naive, nums))}

multiprocessing대신에 똑같은 것을 사용하십시오 :

import multiprocessing as mp
def mp_factorizer_map(nums, nprocs):
    with mp.Pool(nprocs) as pool:
        return {num:factors for num, factors in
                                zip(nums,
                                    pool.map(factorize_naive, nums))}

multiprocessing.Pool컨텍스트 관리자로 객체 를 사용하는 기능이 Python 3.3에서 추가되었습니다.

어느 것이 더 쉬운가요? LOL 😉 그것들은 본질적으로 동일합니다.

한 가지 차이점은 즉 Pool지원 당신이 얼마나 쉽게 실현되지 않을 수도 있다는 것을 일을 여러 가지 방법으로 그렇게 할 수 는 꽤 방법 학습 곡선까지 상승 할 때까지 일을.

다시 말하지만, 그 모든 다른 방법은 강점과 약점입니다. 일부 상황에서는 유연성이 필요할 수 있으므로 장점입니다. “바람직한 방법은 하나뿐”이기 때문에 약점입니다. concurrent.futures최소한의 API를 사용하는 방법에 대한 참신한 부족으로 인해 독점적으로 (가능한 경우) 고집하는 프로젝트 는 아마도 장기적으로 유지 관리가 더 쉬울 것입니다.

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