Ce metode sunt utilizate pentru implementarea procesării paralele a datelor în sisteme?

Procesarea paralelă a datelor în sistemele Python se realizează de obicei prin următoarele metode:

1. Modulul threading — permite crearea de fire pentru executarea paralelă a codului. Cu toate acestea, din cauza GIL (Global Interpreter Lock) în CPython, firele nu oferă o paralelizare reală pentru calcule, dar sunt potrivite pentru operațiuni de intrare/ieșire.

2. Modulul multiprocessing — creează procese separate care evită limitările GIL și permit efectuarea de calcule în paralel pe mai multe nuclee CPU.

3. Programarea asincronă cu asyncio — permite scrierea de cod non-blocant pentru procesarea paralelă a intrării/ieșirii, dar nu pentru sarcini intensive în CPU.

4. Biblioteci pentru calcule paralele — de exemplu, concurrent.futures (ambalaj peste fire și procese), joblib (pentru executarea paralelă a buclelor), dask (pentru procesarea distribuită a datelor mari).

Exemplu de utilizare a multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        results = p.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(results)  # [1, 4, 9, 16, 25]