Logo fr.boatexistence.com

Pourquoi le multitraitement est-il lent ?

Table des matières:

Pourquoi le multitraitement est-il lent ?
Pourquoi le multitraitement est-il lent ?

Vidéo: Pourquoi le multitraitement est-il lent ?

Vidéo: Pourquoi le multitraitement est-il lent ?
Vidéo: Coeurs et Multithreading expliqué en 2 minutes 2024, Juillet
Anonim

La version multitraitement est plus lente car elle doit recharger le modèle à chaque appel de carte car les fonctions mappées sont supposées être sans état La version multitraitement se présente comme suit. Notez que dans certains cas, il est possible d'y parvenir en utilisant l'argument d'initialisation du multitraitement.

Le multitraitement est-il plus rapide ?

[Bonus] Le multitraitement est toujours plus rapide que la série . Par exemple, si vous avez une tâche lourde de 1000 processeurs et seulement 4 cœurs, ne dépassez pas 4 processus sinon ils se disputeront les ressources CPU.

Le multitraitement accélère-t-il Python ?

L'utilisation du multitraitement ne rendra pas le programme plus rapide. Un autre cas d'utilisation du threading concerne les programmes liés aux E/S ou au réseau, tels que les grattoirs Web. Dans ce cas, plusieurs threads peuvent prendre en charge le scraping de plusieurs pages Web en parallèle.

Pourquoi Pool Map est-il lent ?

map est plus lent car il faut du temps pour démarrer les processus et ensuite transférer la mémoire nécessaire d'un à tous les processus comme l'a dit Multimedia Mike.

Qu'est-ce que le multitraitement en Python ?

multiprocessing est un package qui prend en charge les processus de génération à l'aide d'une API similaire au module de threading Le package multiprocessing offre à la fois la simultanéité locale et distante, contournant efficacement le verrouillage global de l'interpréteur en en utilisant des sous-processus au lieu de threads.

Conseillé: