Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Multiprocessing: используем все ядра

  • Python Russian
  • 2024-04-03
  • 5876
Multiprocessing: используем все ядра
pythonprocessmultiprocessingGILpickleparallelcoresCPUвключить все ядрамаксимум ядерmultithreadingасинхронностьмногопоточностьpython multiprocessingпотоки в процессорепайтонgilmultithreading in pythonthreading pythonпотоки pythonпотоки и процессы pythonpython потокиpython процессыpython процессы и потокимногопоточность в pythonзапустить потокmultithreading pythonmultiprocessing in python 3multiprocessing in python corey
  • ok logo

Скачать Multiprocessing: используем все ядра бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Multiprocessing: используем все ядра или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Multiprocessing: используем все ядра бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Multiprocessing: используем все ядра

Поговорим про multiprocessing - способ реального распараллеливания задач на ядра компьютера. Multiprocessing позволяет решать любые задачи (IO-bound или CPU-bound)

Ускорение не идеально и возможно только до определенного предела, смотрим закон Амдала.

Создает несколько процессов, у каждого из которых своя память и свой GIL, каждый выполняет свою задачу, взаимодействие между ними требует pickle
API принципиально похоже на многопоточность, выгодно использовать Pool, а для взаимодействия между процессами Queue и Pipe

Плюсы:
реальная параллельность любых задач
не умирает из-за одного(!)
процессы не зависят друг от друга(у каждого процесса своя память и GIL)
Минусы:
потребление ресурсов (памяти, процессора, времени)
необходимость сериализации в pickle
проблемы синхронизации (взаимодействие между процессами)

Читать:
https://docs.python.org/3/library/mul...

Фаулер М. "Asyncio и конкурентное программирование на Python"

Присоединяйтесь к помощи каналу, будет интересно)
✔️Бусти https://boosty.to/python_russian/donate
✔️Юмани 410011506612886

Будь первым везде и всегда, включай уведомления о новых выпусках 🔔

Смотри там где удобно🤩
✔️ https://vk.com/python_russian
✔️ https://rutube.ru/channel/24346352/
✔️ https://dzen.ru/python_russian

✔️    / pythonrussian  
✔️ https://t.me/python_russian

#Python #PythonRussian #multiprocessing

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]