python – 多进程还是多线程? – 并行化数百万次迭代的简单计算并将结果存储在单个数据结构中

我有{string:list}条目的字典D,我计算了一个函数
f(D [s1],D [s2]) – >浮动
对于D中的一对字符串(s1,s2)

另外,
我创建了一个自定义矩阵类LabeledNumericMatrix,它允许我执行m [ID1,ID2] = 1.0等赋值.

我需要计算f(x,y)并将结果存储在m [x,y]中,用于字符串S集合中的所有2元组,包括s1 = s2时.
这很容易编码为循环,但是当集合S的大小增长到10,000或更大的大值时,执行此代码需要相当长的时间.

我存储在标记矩阵m中的结果都不相互依赖.
因此,使用python的多线程或多进程服务并行化这个计算似乎很简单.
但是,由于cPython不能真正允许我通过线程同时执行f(x,y)的计算和m [x,y]的存储,似乎多进程是我唯一的选择.
但是,我不认为多进程被设计为在进程之间传递大约1GB的数据结构,例如我的包含10000×10000元素的标记矩阵结构.

任何人都可以提供(a)如果我应该避免尝试并行化我的算法,以及(b)如果我可以进行并行化,如何做到这一点,最好是在cPython?

最佳答案
第一个选项 – 服务器进程

创建服务器进程.它是Multiprocessing包的一部分,允许并行访问数据结构.这样,每个进程都将直接访问数据结构,锁定其他进程.

the documentation开始:

Server process

A manager object returned by Manager() controls a server process which
holds Python objects and allows other processes to manipulate them
using proxies.

A manager returned by Manager() will support types list, dict,
Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event,
Queue, Value and Array.

第二种选择 – 工人池

创建Pool of workers,输入队列和结果队列.

>作为生产者的主要进程将使用对(s1,s2)为输入队列提供信息.
>每个工作进程将从输入队列中读取一对,并将结果写入输出队列.
>主线程将从结果Queue中读取结果,并将它们写入结果字典中.

第三种选择 – 分为独立问题

您的数据是独立的:f(D [si],D [sj])是一个隐蔽的问题,与任何f(D [sk],D [sl])无关.此外,每对的计算时间应该相当相等,或至少在相同的数量级.

将任务划分为n个输入集,其中n是您拥有的计算单元(核心,甚至计算机)的数量.将每个输入集分配给不同的进程,并加入输出.

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