Parallele Programmierung und Parallelität

Python-Programme werden oft sequentiell ausgeführt. Dadurch werden moderne Mehrkernprozessoren nicht voll ausgelastet und E/A-gebundene Aufgaben werden langsamer als nötig ausgeführt, was die Leistung der Software beeinträchtigt. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von den grundlegenden Konzepten der Parallelität zum Schreiben robusten, parallelen Codes in Python.Sie lernen, wie Sie Ihren Code strukturieren, um Hintergrundaufgaben zu bewältigen, gemeinsam genutzte Ressourcen sicher zu verwalten und moderne Python-Funktionen zu nutzen, um die Ausführungsgeschwindigkeit zu optimieren. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen Konkurrenz, Parallelität, CPU-gebundenen und I / O-gekoppelten Aufgaben. * Implementieren Sie Multi-Threading, um Hintergrundoperationen und reaktionsschnelle Schnittstellen zu verwalten. * Anwenden von Multi-Processing, um die Global Interpreter Lock (GIL) zu umgehen und mehrere CPU-Kerne zu nutzen. * Schreiben Sie modernen asynchronen Code mit asynchron/await-Mustern für E/A mit hohem Durchsatz. * Verwalten Sie gemeinsam genutzte Ressourcen sicher mit Sperren, Semaphoren und Warteschlangen, um Wettlaufzustände zu verhindern. * Üben Sie das Schreiben und Debuggen von parallelen Python-Programmen durch klare schriftliche Erklärungen und strukturierte Code-Übungen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Schlüsselterminologie. So wird sichergestellt, dass Sie verstehen, wie Betriebssysteme Prozesse und Threads verwalten. Von dort aus lesen Sie Schritt für Schritt Codeimplementierungen, von einfachem Threading bis hin zu erweiterten asynchronen Architekturen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die ihre Anwendungen skalieren möchten.Es sind keine Vorkenntnisse in der parallelen Programmierung erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis der Python-Syntax empfohlen wird. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die volle Rechenleistung Ihrer Python-Anwendungen freizuschalten.