Многопроцессорный Python

Многопроцессорный Python

ФорматОнлайн

Длительность15 минут в день

Объём10 занятий

По окончанииStepik

О курсе

Подробнее

Цель курса Мы научим вас, как использовать все ядра вашего процессора по максимуму, чтобы ускорять сложные вычисления и прокачивать производительность программ. А ещё вы сможете создавать мощные и масштабируемые приложения, которые легко справляются с большими объёмами данных и реальными нагрузками. 🚀 Почему стоит выбрать именно этот курс? Если вы уже знакомы с основами Python и хотите научиться использовать потенциал современных процессоров, то этот курс именно для вас. Мы предоставляем четкую структуру, реальные примеры, и пошаговые задания, которые помогут вам освоить многопроцессное и многопроцессорное программирование на практике. Все темы объясняются доступно, с упором на прикладное использование. В дополнение к теоретическим знаниям, вы получите обширный практический опыт, который поможет вам сразу применять полученные навыки в своих проектах. Особенности курса Практическая ориентация. Вы будете не только изучать теорию, но и выполнять реальные задачи, что поможет закрепить все изученные концепции. Подробные примеры кода. Каждая тема сопровождается примерами, которые можно повторить, а затем применять в собственных проектах. Гибкий подход. Учебный материал позволяет вам учиться в своем темпе, возвращаясь к сложным темам, если это необходимо. Оперативные ответы на вопросы и комментарии. В процессе обучения вы не останетесь без поддержки: преподаватели курса всегда готовы ответить на ваши вопросы и прокомментировать сложные моменты. Что нужно будет делать? На протяжении курса вы будете выполнять задания, в которых создадите многопроцессорные приложения, используя: Примитивы синхронизации, такие как Lock, Semaphore, Event, Barrier и др, для управления процессами и обмена данными между ними. Очереди и каналы для передачи данных между процессами. Пул процессов для распределения задач между ядрами процессора. Менеджеры для организации общего пространства имен и управления ресурсами. Готовы научиться использовать все ресурсы процессора? Записывайтесь на курс и начните улучшать производительность своих программ уже сегодня!

Требования

Что нужно для старта

Что нужно знать перед стартом, чтобы курс был максимально полезным и комфортным
Перед началом курса важно, чтобы вы имели базовые знания Python 🐍. Например, понимали, как работают функции, циклы и базовые структуры данных (списки, словари, кортежи). Если вы знаете, как запускать и использовать модули Python, это будет большим плюсом. А небольшой опыт работы с файлами и навыки отладки помогут быстрее войти в процесс.
Еще одно полезное умение — базовое понимание, как работает выполнение задач в одном потоке 🧵. Это пригодится, когда мы будем разбирать разницу между многопоточным и многопроцессорными подходами.
Если у вас уже есть небольшой опыт работы с параллельным программированием или хотя бы слышали про многозадачность, это даст вам фору. Но даже если вы начинающий, не переживайте! Мы будем постепенно разбирать многопроцессные и многопроцессорные концепции, начиная с самых азов.
А еще будет здорово, если вы понимаете основные принципы ООП 💻 — это точно облегчит выполнение задач, которые ждут вас на курсе.

Результат

Что вы получите

Разбираться в основах многопроцессного и многопроцессорного программирования.
Создавать и управлять процессами с помощью Process, Pool, ProcessPoolExecutor и Manager.
Организовывать обмен данными между процессами с использованием Queue, Pipe, Value, Array и Manager.
Использовать примитивы синхронизации, такие как Lock, Semaphore, Event и Barrier.
Обрабатывать исключения в многопроцессных программах для повышения надёжности.
Применять знания на практике, оптимизируя задачи и ускоряя вычисления.
Находить и устранять ошибки в многопроцессном и многопроцессорном коде.
Экономить ресурсы системы, грамотно распределяя задачи между процессами.
Понимать многозадачность на практике и управлять одновременным выполнением задач.
Работать с большими проектами, применяя многопроцессорный и многопроцессный подходы.
Всё о навыках, которые вы получите, можно узнать в описании содержания курса.

Аудитория

Для кого этот курс

Этот курс — отличный выбор для тех, кто уже знаком с основами Python 🐍 и хочет научиться делать свои программы быстрее 🚀 за счет использования всех возможностей многопроцессорной и многопроцессной обработки.
👨‍💻 Для программистов, работающих с вычислениями:
Если вы ломаете голову 🤔 над тем, как ускорить сложные вычисления или обработку огромных объемов данных 📊, этот курс покажет вам, как многопроцессорные и многопроцессные подходы могут помочь достичь цели.
📈 Для специалистов по данным и аналитиков:
Работа с большими наборами данных часто требует времени ⏳. Мы разберем, как многопроцессный и многопроцессорный подходы помогут ускорить задачи, сократив время ожидания и повысив производительность.
🌐 Для разработчиков веб-приложений:
Если ваши серверные приложения должны быстро обрабатывать запросы пользователей ⚡, курс научит вас создавать многопроцессные системы, которые задействуют многопроцессорные ресурсы для максимальной эффективности.
🛠️ Для IT-специалистов, заинтересованных в оптимизации:
Вы узнаете, как понять, где и когда использовать многопроцессные и многопроцессорные технологии 🖥️, чтобы приложения работали быстрее и надежнее.
🎓 Для студентов и начинающих:
Если вы только начали разбираться в оптимизации программ 📚, этот курс поможет разобраться с основами. Узнаете, как с помощью многопроцессного программирования ускорить свои проекты 🏗️, правильно управлять потоками данных и эффективно использовать ресурсы многопроцессорной архитектуры.

Содержание

Программа курса

10 занятий

№ТемаЧто внутри

01Введение

- Содержание курса
- Введение
- Процессы и потоки
- Глобальная блокировка интерпретатора GIL
- Многозадачность в Python
- Мультипроцессинг против многопоточности
- Мультипроцессорное программирование в Python

02Основы модуля multiprocessing

- Главный процесс
- Дочерние процессы
- Взаимодействие главного и дочерних процессов.
- Главный поток процесса
- Получение процесса по имени
- Как получить PID процесса
- Получение количества ядер процессора
- Статус и характеристики процесса
- Как перезапустить процесс
- Метод join()
- Идиома if __name__ == ‘__main__’

03Возврат данных из процесса

- Возвращаем значение из процесса
- multiprocessing.Value
- multiprocessing.Array
- multiprocessing.Pipe
- multiprocessing.Pipe. Практика
- multiprocessing.Queue
- multiprocessing.SimpleQueue
- multiprocessing.JoinableQueue

04Примитивы синхронизации

- Примитивы синхронизации
- Многопроцессорный Lock
- Многопроцессорный RLock
- Многопроцессорный Event
- Многопроцессорный Semaphore
- Многопроцессорная переменная Condition
- Многопроцессорный Barrier

05Убийство процессов

- Остановка главного процесса дочерним
- Убийство или завершение процесса
- Убить процесс по PID
- Как безопасно убить или завершить процесс
- Завершение текущего процесса

06Менеджеры

- Что такое Manager
- Менеджер с примитивами синхронизации и очередями
- Общее пространство имен с помощью менеджера
- Пользовательские менеджеры
- Серверный процесс менеджера
- Вложенные прокси-объекты у менеджера

07Пул процессов ProcessPoolExecutor

- Знакомство с пулом процессов
- Отправка задач в пул процессов
- Возможности объекта Future
- Ожидание завершения задач, ч1
- Ожидание завершения задач, ч2
- Как добавить callback к задаче в ProcessPoolExecutor
- map() против submit()
- Настройка пула процессов
- Обработка исключений при работе с пулом процессов
- Примитивы синхронизации с пулом процессов
- Как повторно выполнить неудачные задачи в ProcessPoolExecutor
- Как работает ProcessPoolExecutor

08Пул процессов multiprocessing.Pool

- Пул процессов multiprocessing.Pool
- Блокирующее выполнение одиночной задачи
- Неблокирующее выполнение одиночной задачи
- Блокирующая отправка группы задач в пул
- Неблокирующая отправка группы задач в пул
- Итеративная обработка задач
- Какой метод выбрать?

09Продвинутый уровень

- Пользовательские процессы
- Иерархия процессов и задач
- Почему не стоит использовать только процессы?
- Потоки в процессах
- Рекомендации и предостережения

10Практика

- Решаем задачи

01Введение

02Основы модуля multiprocessing

03Возврат данных из процесса

04Примитивы синхронизации

05Убийство процессов

06Менеджеры

07Пул процессов ProcessPoolExecutor

08Пул процессов multiprocessing.Pool

09Продвинутый уровень

10Практика

- Решаем задачи

Документ после выпуска

Stepik

Организатор

Автор курса

Stepik

4.6Нет отзывов

Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.

Подробнее об авторе

Мнения учеников