如何使用Python实现并发编程

一、如何使用Python实现并发编程

1、多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具（JS程序员请回避），使用多线程可以有效的利用CPU资源（Python例外）。然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免，尤其是对竞争资源的同步问题。

2、然而在python中由于使用了全局解释锁（GIL）的原因，代码并不能同时在多核上并发的运行，也就是说，Python的多线程不能并发，很多人会发现使用多线程来改进自己的Python代码后，程序的运行效率却下降了，这是多么蛋疼的一件事呀！如果想了解更多细节，推荐阅读这篇文章。实际上使用多线程的编程模型是很困难的，程序员很容易犯错，这并不是程序员的错误，因为并行思维是反人类的，我们大多数人的思维是串行（精神分裂不讨论），而且冯诺依曼设计的计算机架构也是以顺序执行为基础的。所以如果你总是不能把你的多线程程序搞定，恭喜你，你是个思维正常的程序猿：）

3、Python提供两组线程的接口，一组是thread模块，提供基础的，低等级（Low Level）接口，使用Function作为线程的运行体。还有一组是threading模块，提供更容易使用的基于对象的接口（类似于Java），可以继承Thread对象来实现线程，还提供了其它一些线程相关的对象，例如Timer，Lock

4、thread.start_new_thread(worker)

5、t= threading.Thread(target=worker)

6、class worker(threading.Thread):

二、Python多进程并行编程实践-mpi4py的使用

1、在高性能计算项目中，尽管编译型语言如C、C++、Fortran因其效率受到青睐，Python的灵活性与易用性使其在算法开发与验证中大放异彩，也因此在高性能计算领域中占有一席之地。本文将简要介绍如何在Python环境下利用MPI接口进行集群上的多进程并行计算。

2、消息传递接口MPI（Message Passing Interface）是一种并行计算模型，其基本思想是通过进程间通信实现任务分配与协调，以完成同一个任务。多个进程在同一个通信域中运行，每个进程都有唯一的编号，通过MPI提供的接口，程序员可为不同编号的进程分配任务并实现进程间的交流。

3、在Python中实现并行计算，由于CPython解释器存在全局解释器锁（GIL），多线程并行计算受限。因此，Python多进程并行编程成为实现并行计算的优选方式。Python提供了多种创建进程的手段，如`os.fork()`和`multiprocessing`模块。在先前的文章《Python多进程并行编程实践-multiprocessing模块》中，我们已探讨了使用进程池管理Python进程，以及通过`multiprocessing`模块的`Manager`实现分布式进程计算的方法。

4、在Python中，进程间通信主要依赖于`multiprocessing`模块提供的工具如`pipe`、`queue`、`Array`和`Value`。尽管这些工具使得进程间通信变得较为直接，但在实际应用中，灵活性和效率仍然有限。而MPI正是在这一方面表现得更为优秀，因此，能够通过调用MPI接口在Python中实现并行计算，无疑将带来更高效的性能和更强大的并行处理能力。

5、mpi4py是一个构建在MPI之上，使用Cython编写的Python库。它极大地方便了Python数据结构在多进程间的传递，实现了MPI标准接口的丰富功能，包括点对点通信、组内集合通信、非阻塞通信、重复非阻塞通信、组间通信等。mpi4py对Python对象、numpy数组以及Fortran/C/C++程序都有很好的支持，通过封装，使得用户能够使用Python代码实现与MPI库的高效交互。

6、使用mpi4py在Python环境中进行并行编程，首先需要初始化MPI环境，通常在导入`mpi4py`时，环境已经自动初始化。mpi4py通过`Init()`和`Finalize()`接口管理MPI环境的初始化与结束。同时，它还支持自动调用`MPI_Finalize()`以结束环境，确保资源的释放。

7、在并行计算中，进程间通信是关键。mpi4py提供了丰富的接口来支持点对点通信和组内通信。点对点通信允许进程之间传递Python内置对象（基于pickle序列化）和numpy数组，同时支持直接传递数据对象，以实现高效的通信。组通信则允许在进程组内进行数据的广播、发散、收集等操作，简化了编程并提高了可移植性。

8、在实际应用中，使用mpi4py实现并行计算，可以显著提升计算效率。例如，通过将计算任务分散到多个进程上执行，可以充分利用多核资源，加速计算过程。在本文中，通过使用mpi4py将二重循环绘制任务并行化，将原计算任务在单进程中运行与在10个进程中并行运行进行了对比，结果显示并行化后的效率提升了约10倍。

9、总之，mpi4py为Python环境下的并行计算提供了一个强大且易用的工具集，使得开发者能够轻松地在Python中实现复杂并行任务的高效处理。通过了解和掌握mpi4py的使用，可以极大地提升计算效率，为高性能计算项目提供有力支持。

10、 mpi4py官方文档：提供详细的接口文档与示例代码，帮助开发者深入了解并高效利用mpi4py。

11、 MPI官方文档与教材：了解MPI的基本原理与实现方式，为深入理解mpi4py接口提供理论基础。

三、Python: mpi4py实现简单mpi并行

1、Python中的mpi4py库为并行编程提供了便利，尤其是在科学计算中，当单节点计算能力无法满足需求时，MPI模型的高效数据交换功能就显得尤为重要。MPI（Message Passing Interface）是一种广泛应用于高性能计算的通信模型，尤其适用于Fortran、C/C++等语言，而mpi4py的出现使得Python程序员也能轻松实现MPI的并行功能，提升程序运行效率。

2、在MPI程序中，核心逻辑是将任务分配给多个CPU，每个CPU独立执行其部分任务，通过内置的通信函数实现进程间的协作。例如，8个进程（rank 0-7）可能被用来执行从1加到10^8的计算，每个进程都有自己的特定范围，最后由rank 0将结果传递给所有进程的接收者，汇总得到总和。

3、安装mpi4py和测试代码（如test.py）可以通过指定核数（如8个）进行。在实际操作中，例如累加1-99999999，串行程序与mpi4py版本相比，代码长度会有所增加，因为涉及进程间的协调和数据传递。运行结果展示了MPI并行处理的优势，通过分布式计算大幅缩短了处理时间。

4、要深入了解mpi4py的点对点通信、广播和散射等通信方式，可以参考相关文档和示例。总的来说，mpi4py为Python程序员提供了一种强大的工具，使其能够利用MPI进行高效的并行计算，显著提升程序性能。