Python并行（parallel）之谈

简介

可以先看看并发Concurrent与并行Parallel的区别

在谈并行前，头脑中总会浮出多线程、多进程、线程/进程同步、线程/进程通信等词语。

那为什么需要同步、通信，它们之间的作用是怎样的呢？

通信，稍微好理解，就是多线程/进程之间相互通话，比如我打电话呼叫你，我说什么，你答什么，或者我说，你只听。它着重于数据的传递

同步，其实是相对于共享内存而言，比如，我们在同一时刻同一个地方修改了共享对象的数据，这样就会导致数据的篡改，得不到理想中的结果，这时就需要同步。它的基础是基于共享同一个对象而言。

现在软件世界中，存在着很多模式和框架，比如设计模式，MVC框架，那么并行编程是否也存在某些模式呢？

常用的四种并行模式

1. 共享内存模式（The shared memory model）
2. 多线程模式（The multithread model）
3. 分布式内存/消息传递模式（The distributed memory/message passing model）
4. 数据并行模式（The data parallel model）

现在我们再来看看线程/进程同步，它们是不是基于共享内存模式；线程/进程通信对应着消息传递模式。

说明一点：数据并行，是将数据分割成多组相互独立的数据处理。

设计并发程序的四个阶段（PCAM设计方法学）：

1. 划分（Partitioning）:分解成小的任务，开拓并发性
2. 通讯（Communication）：确定诸任务间的数据交换，监测划分的合理性；
3. 组合（Agglomeration）：依据任务的局部性，组合成更大的任务；
4. 映射（Mapping）：将每个任务分配到处理器上，提高算法的性能。

案例演示

该案例，采用Python多进程实现。进程间通信在官网的例子叫做Exchanging objects between processes，进程同步在官网的例子叫做Synchronization between processes 以及 Sharing state between processes。

设计并发程序。

首先，任务分解：1个进程专门存储数据，多个进程取数据并进行计算。

其次，进程通信：采取queue队列供存取进程通信。

最后，组合：多个进程计算后的数据，怎么组合在一起呢？采取多进程的共享内存数据Value，如果是多个进程对共享数据操作，则需进行同步。

 import multiprocessing

 def make_data(queue, num, work_nums):
     for i in range(num):
         queue.put(i)
     for i in range(work_nums):
         queue.put(None)

 def handle_data(queue, share_value, lock):
     while True:
         data = queue.get()
         if data is None:
             break
         lock.acquire()
         share_value.value = share_value.value + data
         lock.release()

 if __name__ == "__main__":
     queue = multiprocessing.Queue()  # 进程间通信所用
     share_value = multiprocessing.Value("i", 0)  # 进程间共享所用
     lock = multiprocessing.Lock()  # 进程间共享内存时，采用锁同步机制
     num = 10000  #
     work_nums = 5  # work进程个数
     sub_process = []  # 处理数据进程集合

     master_process = multiprocessing.Process(target=make_data, args=(queue, num, work_nums, ))  # 生成数据进程
     for i in range(work_nums):
         sub_process1 = multiprocessing.Process(target=handle_data, args=(queue, share_value, lock,))
         sub_process.append(sub_process1)

     master_process.start()
     for p in sub_process:
         p.start()

     master_process.join()
     for p in sub_process:
         p.join()

     # 结果对比
     result = 0
     for i in range(num):
         result = result + i
     print("result should be " + str(result))
     print("fact is " + str(share_value.value))

输出结果：

result should be 49995000

fact is 49995000

参考：

1、《Python Parallel Programming Cookbook》

2、并行算法的一般设计过程