Python de alto rendimiento, 2ª edición

Capítulo 9. El Módulo de multiprocesamiento

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Preguntas que podrás responder después de este capítulo

• ¿Qué ofrece el módulo multiprocessing?

• ¿Cuál es la diferencia entre procesos e hilos?

• ¿Cómo elijo el tamaño adecuado para una piscina de procesos?

• ¿Cómo utilizo las colas no persistentes para procesar el trabajo?

• ¿Cuáles son los costes y los beneficios de la comunicación entre procesos?

• ¿Cómo puedo procesar los datos de numpy con muchas CPU?

• ¿Cómo podría utilizar Joblib para simplificar el trabajo científico en paralelo y en caché?

• ¿Por qué necesito bloquear para evitar la pérdida de datos?

CPython no utiliza múltiples CPUs por defecto. Esto se debe en parte a que Python se diseñó en una era de un solo núcleo, y en parte a que paralelizar puede ser bastante difícil de hacer de forma eficiente. Python nos da las herramientas para hacerlo, pero nos deja tomar nuestras propias decisiones. Sin embargo, es doloroso ver cómo tu máquina multinúcleo utiliza sólo una CPU en un proceso de larga duración, así que en este capítulo revisaremos formas de utilizar todos los núcleos de la máquina a la vez.

Nota

Acabamos de mencionar CPython, laimplementación común que todos utilizamos. Nada en el lenguaje Python le impide utilizar sistemas multinúcleo. La implementación de CPython no puede utilizar eficientemente varios núcleos, pero es posible que las implementaciones ...