Библиотека питониста | Python, Django, Flask

✅ Как работать с параллелизмом в Python

Когда вашей программе нужно выполнять несколько задач одновременно, важно выбрать правильную модель параллелизма.

Вот как это сделать:

🔄 Как использовать многопоточность

✅ Используйте threading для базовой работы с потоками.
✅ Используйте concurrent.futures.ThreadPoolExecutor — удобно и масштабируемо.
✅ Используйте queue.Queue для безопасного обмена данными между потоками.

⚙️ Как использовать многопроцессность

✅ Используйте multiprocessing для ресурсоёмких вычислений.
✅ Используйте concurrent.futures.ProcessPoolExecutor для упрощённого кода.
✅ Используйте joblib для параллельной обработки в ML или работе с NumPy.
✅ Используйте dask для масштабирования кода на несколько ядер или кластеров.
✅ Используйте ray для построения распределённых систем.

⚡️ Как использовать асинхронное программирование

✅ Используйте asyncio, если у вас множество I/O-операций (запросы, БД, файлы) и важно не блокировать поток.

🔎 Золотое правило

✅ Потоки — для I/O-задач (например, скачивание файлов)
✅ Процессы — для тяжёлых вычислений
✅ Async — для эффективной обработки большого количества сетевых или файловых операций

Библиотека питониста #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/it/Библиотека питониста | Python Django Flask/com.pyproglib/6734

2.7K viewsMay 20 at 07:02

✅ Как работать с параллелизмом в Python

Когда вашей программе нужно выполнять несколько задач одновременно, важно выбрать правильную модель параллелизма.

Вот как это сделать:

🔄 Как использовать многопоточность

✅ Используйте threading для базовой работы с потоками.
✅ Используйте concurrent.futures.ThreadPoolExecutor — удобно и масштабируемо.
✅ Используйте queue.Queue для безопасного обмена данными между потоками.

⚙️ Как использовать многопроцессность

✅ Используйте multiprocessing для ресурсоёмких вычислений.
✅ Используйте concurrent.futures.ProcessPoolExecutor для упрощённого кода.
✅ Используйте joblib для параллельной обработки в ML или работе с NumPy.
✅ Используйте dask для масштабирования кода на несколько ядер или кластеров.
✅ Используйте ray для построения распределённых систем.

⚡️ Как использовать асинхронное программирование

✅ Используйте asyncio, если у вас множество I/O-операций (запросы, БД, файлы) и важно не блокировать поток.

🔎 Золотое правило

✅ Потоки — для I/O-задач (например, скачивание файлов)
✅ Процессы — для тяжёлых вычислений
✅ Async — для эффективной обработки большого количества сетевых или файловых операций

Библиотека питониста #буст