Comprender el multiprocesamiento en Python: Una guía simplificada
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El módulo de multiprocesamiento de Python le permite ejecutar varios procesos simultáneamente, lo que hace posible utilizar varios núcleos de CPU y mejorar el rendimiento de las tareas limitadas a la CPU. Esto resulta especialmente útil cuando se realizan tareas de cálculo intensivo, como el procesamiento de datos, el aprendizaje automático o las simulaciones. Esta guía proporciona una explicación simplificada de cómo funciona el multiprocesamiento en Python y cómo utilizarlo eficazmente.
¿Por qué usar el multiprocesamiento?
Python utiliza un Bloqueo Global del Intérprete (GIL), que permite que sólo un hilo ejecute código de bytes de Python a la vez. Esto hace que sea difícil utilizar el multiproceso para tareas limitadas a la CPU, ya que sólo se puede ejecutar un hilo a la vez, incluso en un procesador multinúcleo. El multiprocesamiento, por otro lado, crea espacios de memoria separados para cada proceso, lo que permite que cada proceso se ejecute en paralelo y utilice plenamente varios núcleos de CPU.
Diferencias clave entre multiprocesamiento y multihilo:
- Multiprocesamiento: Utiliza espacios de memoria separados para cada proceso, obviando el GIL y permitiendo un verdadero paralelismo.
- Multihilo: Comparte espacio de memoria entre hilos pero está limitado por el GIL en Python, lo que lo hace más adecuado para tareas ligadas a E/S (como lectura/escritura de archivos o peticiones de red).
Introducción al módulo de multiprocesamiento
El módulo multiproceso de Python proporciona varias formas de crear y gestionar múltiples procesos. A continuación se muestran algunos de los conceptos clave y cómo utilizarlos:
Importar el módulo
Para utilizar el multiprocesamiento, importa el módulo:
Conceptos básicos del multiprocesamiento
- Proceso: Un proceso es una instancia independiente de un programa. En el contexto de Python, cada proceso tiene su propio espacio de memoria.
- Pool: Un pool te permite gestionar múltiples procesos con un número fijo de procesos trabajadores.
- Cola: Una cola se utiliza para la comunicación entre procesos.
- Bloqueo: Un bloqueo se utiliza para evitar que los procesos accedan simultáneamente a los recursos compartidos.
Ejemplo 1: Creación de un proceso simple
La forma más básica de crear un proceso es utilizando la clase Process. He aquí un ejemplo sencillo:
from multiproceso import Proceso
def imprimir_numeros():
for i in range(5):
print(f "Número: {i}")
if __name__ == "__main__":
# Crear un proceso
process = Proceso(target=imprimir_numeros)
# Iniciar el proceso
process.start()
# Esperar a que el proceso se complete
proceso.join()
print("Proceso completado.")- Proceso: La clase Proceso se utiliza para crear un nuevo proceso.
- objetivo: El argumento target especifica la función que debe ejecutar el proceso.
- start(): Inicia el proceso.
- join(): Espera a que el proceso se complete antes de continuar con el resto del código.
En este ejemplo, la función imprimir_números se ejecutará en un proceso separado, permitiendo que el programa principal se ejecute simultáneamente.
Ejemplo 2: Uso de multiprocessing.Pool
La clase Pool es útil cuando se desea gestionar un pool de procesos de trabajo y aplicar una función a múltiples elementos de datos en paralelo. He aquí un ejemplo:
from multiprocessing import Pool
def número_cuadrado(n):
return n * n
if __name__ == "__main__":
# Crear un Pool con 4 procesos
con Pool(4) como pool:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# Usa pool.map() para aplicar la función a cada elemento de la lista
resultados = pool.map(número_cuadrado, números)print(f “Números al cuadrado: {resultados}”)
- Pool: Crea un pool de procesos de trabajo. En este caso, crea 4 procesos.
- map(): La función map toma una función y un iterable (como una lista) y aplica la función a cada elemento en paralelo.
Este ejemplo eleva al cuadrado cada número de la lista de números utilizando 4 procesos paralelos. La función pool.map() divide el trabajo entre los procesos disponibles y devuelve los resultados como una lista.
Ejemplo 3: Uso de la cola para la comunicación entre procesos
Si necesita que los procesos se comuniquen o compartan datos, puede utilizar una Cola. Esto es particularmente útil cuando tienes un escenario productor-consumidor.
from multiprocessing import Proceso, Cola
def productor(cola):
for i in range(5):
queue.put(i)
print(f "Producido: {i}")def consumidor(cola):
while not queue.empty():
item = queue.get()
print(f "Consumido: {item}")if __name__ == "__main__":<
queue = Cola()# Crear procesos productor y consumidor
proceso_productor = Proceso(objetivo=productor, argumentos=(cola,))
consumer_process = Process(target=consumer, args=(queue,))# Iniciar ambos procesos
proceso_productor.start()
proceso_consumidor.start()# Esperar a que terminen ambos procesos
proceso_productor.join()
consumer_process.join()print(“Todos los elementos han sido procesados.”)
- Cola: Una cola se utiliza para pasar datos entre procesos.
- put(): Añade un elemento a la cola.
- get(): Recupera un elemento de la cola.
En este ejemplo, el productor añade elementos a la cola, mientras que el consumidor recupera y procesa esos elementos.
