Какие существуют методы оптимизации параллельных вычислений в Python?

Некоторые методы оптимизации параллельных вычислений в Python:

• Использование модуля concurrent.futures. 1 Он предоставляет интерфейс высокого уровня для асинхронного выполнения вызовов. 1 В модуле есть классы ThreadPoolExecutor и ProcessPoolExecutor, которые позволяют выполнять задачи одновременно с использованием потоков или процессов. 1
• Применение библиотек, таких как NumPy, pandas или Dask. 1 Они предоставляют встроенную поддержку параллельных операций с массивами и фреймами данных. 1
• Использование joblib. 1 Библиотека предоставляет возможности параллельных вычислений высокого уровня, поддерживает локальные и распределённые вычисления. 1
• Применение Ray. 1 Это платформа общего назначения для параллельных и распределённых приложений на Python. 1 Она поддерживает параллелизм задач, распределённые вычисления и обработку данных. 1
• Использование Dask. 1 Гибкая библиотека для параллельных вычислений в Python, поддерживает параллелизацию операций с большими наборами данных и распределённые вычисления. 1
• Применение Numba. 2 Библиотека динамически компилирует Python-код, превращая его в машинный код для исполнения на CPU и GPU. 2 Такая технология компиляции называется JIT — «Just in time». 2 Она помогает оптимизировать производительность программ за счёт ускорения работы циклов и компиляции функций при первом запуске. 2

При оптимизации параллельных вычислений в Python важно учитывать глобальную блокировку GIL (Global Interpreter Lock). 45 Она ограничивает выполнение Python-кода только одним потоком в один момент времени. 5