При работе с Python да и другими языками программирования часто возникает необходимость ускорения выполнения кода, масштабирования обработки данных или работы с большим количеством сетевых запросов. Именно в Python для решения этих задач существуют три базовых метода. Это: threading, multiprocessing и asyncio. На первый взгляд – механизмы схожие. Но при детальном разборе ясно, что они решают принципиально разные задачи, опираются на разные модели исполнения и обладают своими ограничениями. В статье расскажу об особенностях каждого метода – будет интересно и познавательно.
Рубрика «multiprocessing»
Разбор threading vs multiprocessing vs asyncio в Python
2026-02-01 в 10:15, admin, рубрики: asyncio, CPU-bound, event loop, multiprocessing, python, threading, конкурентность, многопоточность, параллельностьПодключаем к Экселю GPU и ускоряем Эксель в 300 раз
2022-03-10 в 20:18, admin, рубрики: C#, Excel, gpu, multiprocessing, multithreading, opencl, vba, vbscript, visual basic for applications, ненормальное программирование, параллельное программированиеПопалась мне задачка оптимизации, а так как я большой фанат Экселя, то и выбор инструмента был скорым. Единственная пакость: Эксель дико медленный. Так, на одну итерацию уходило как минимум 35 минут, а таких итераций планировалось сделать 1275 (как минимум)!
Цель этого небольшого проектика – ускорить исполнение VBA скриптов задействуя все доступные мне железяки: GPU и CPU. Ну и до кучи, так как библиотека моя, была реализована многозадачность.
Для тех, кто любит читать только код и не любит "растекания мыслию по древу", код находится здесь, инсталлятор Читать полностью »
Multiprocessing и реконсиляция данных из различных источников
2020-01-04 в 17:17, admin, рубрики: big data, BigData, multiprocessing, postgresql, python, sql, Алгоритмы, ПрограммированиеПривет!
В условиях многообразия распределенных систем, наличие выверенной информации в целевом хранилище является важным критерием непротиворечивости данных.
На этот счет существует немало подходов и методик, а мы остановимся на реконсиляции, теоретические аспекты которой были затронуты вот в этой статье. Предлагаю рассмотреть практическую реализацию данной системы, масштабируемой и адаптированной под большой объем данных.
Как реализовать этот кейс на старом-добром Python — читаем под катом! Поехали!
