A propos de la programmation parallèle
La programmation parallèle est une technique de programmation qui permet d'exécuter plusieurs tâches simultanément en utilisant plusieurs processeurs ou coeurs de processeur. Elle est utilisée pour accélérer l'exécution de programmes et améliorer les performances des ordinateurs.
Il existe de nombreuses façons de mettre en œuvre la programmation parallèle, notamment en utilisant des threads, des processus ou des tâches. Chacun de ces mécanismes a ses propres avantages et inconvénients en termes de facilité d'utilisation, de performance et de scalabilité.
La programmation parallèle peut être utilisée dans de nombreux domaines, notamment la science des données, la simulation, le traitement du signal et l'analyse financière. Elle nécessite cependant une attention particulière aux problèmes de synchronisation et de communication entre les différentes tâches exécutées en parallèle.
Exemple d'utilisation de la programmation parallèle python
Voici un exemple de programmation parallèle en Python utilisant la bibliothèque multiprocessing:
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import multiprocessing def process_function(n): # cette fonction sera exécutée par un processus en parallèle print(f"Process {n} démarré") if __name__ == "__main__": # création de trois processus processes = [multiprocessing.Process(target=process_function, args=(i,)) for i in range(3)] # démarrage des processus for process in processes: process.start() # attente de la fin des processus for process in processes: process.join() |
Ce code crée trois processus en parallèle et les exécute tous en même temps. Chaque processus exécute la fonction process_function avec un argument différent (0, 1 et 2). La sortie devrait ressembler à ceci:
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1 2 3 |
Process 0 démarré Process 1 démarré Process 2 démarré |
Il existe d'autres façons de mettre en œuvre la programmation parallèle en Python, par exemple en utilisant des threads ou en utilisant des bibliothèques tierces telles que concurrent.futures ou dask. Chacune de ces approches a ses propres avantages et inconvénients et convient mieux à certains types de tâches parallèles.
