1.Python 中的并行批处理
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Python 中的并行批处理
在Python中,利用joblib进行并行批处理是一种有效提升处理效率的方法。Joblib提供了直接的并行处理支持,但有时批处理工作负载更为实用。以下是关于如何使用joblib和tqdm进行批处理的讲解,所有示例代码可于Github源码链接找到,上上计划定制源码站也可通过pip install tqdm_batch直接使用。
当我们处理大型数据集时,常想利用多核并行加速。Python的multiprocessing和threading模块提供了基础,但它们需要额外的样板代码。joblib的并行处理简化了这一过程,例如,对于计算π的虚拟函数,我们只需微调,重力源码就可在8核上实现近5倍的加速。然而,joblib默认的多处理方法并非总是最优,特别是当涉及大量数据序列化时,开销可能大于收益。
理解多处理与多线程的区别,以及GIL(全局解释器锁)的pyspider 源码影响至关重要。GIL限制了同一时间只有一个线程执行Python字节码。多处理通过创建独立进程绕过GIL,但涉及大量数据的序列化会增加开销。相比之下,多线程共享内存,开销较少,但受限于GIL。#NAME?在joblib中,可以使用prefer='threads'参数切换到多线程模式,但通常多处理是默认的高效选择。
批处理方法通过将工作划分为等大小的批次,每个进程处理一个批次,从而减少序列化次数。比如,trdp源码对于一个大型模型分类任务,如果每个进程都独立处理每一行,会带来大量开销,但通过批处理,我们能显著降低这些开销,恢复与串行方法类似的性能。
同时,批处理也带来挑战,如在多处理时,tqdm的进度条显示不再实时。为解决这个问题,我们可以利用进程间通信的队列,创建一个可以处理单行数据并更新进度条的包装器。最终,我们得到了一个更有效的并行批处理解决方案,用户可以通过pip安装tqdm_batch进行尝试。
值得注意的是,增加工人数量并不总是线性提高效率,超过一定数量后,额外的进程可能不再带来性能提升。此外,超线程内核可能并不提供预期的性能提升。通过实际测试,我们可以看出不同工作人员数量对处理时间的影响。
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