python 是否支持多处理器/多核编程？

问题描述：

多处理器编程和多核编程有什么区别？

最好用 Python 举例说明如何为多处理器编程和多核编程编写一个小程序

解决方案 1：

不存在“多处理器”或“多核”编程之类的东西。“多处理器”和“多核”计算机之间的区别可能与应用程序程序员无关；它与内核如何共享内存访问的细微差别有关。

为了充分利用多核（或多处理器）计算机，您需要一个可以并行运行的程序，以及一个允许程序在多个内核（和操作系统，尽管任何可以在您的 PC 上运行的操作系统都可以）上并行执行的运行时。这实际上是并行编程，尽管并行编程有不同的方法。与 Python 相关的方法是多处理和多线程。

在 C、C++、Java 和 C# 等语言中，您可以通过执行多个线程来编写并行程序。CPython 和 PyPy 运行时中的全局解释器锁排除了此选项；但仅限于这些运行时。（我个人认为，多线程既危险又棘手，Python 鼓励您不要将其视为获得性能优势的一种方式，这通常是一件好事。）

如果您想用 Python 编写一个可以在多个核心上运行的并行程序，您有几种不同的选择：

• 使用该模块编写多线程程序threading并在 IronPython 或 Jython 运行时运行它。

• 使用processing模块（现在包含在 Python 2.6 中multiprocessing）可以同时在多个进程中运行您的代码。

• 使用该subprocess模块运行多个python解释器并在它们之间进行通信。

• 使用Twisted和Ampoule。这样做的好处不仅是让你的代码可以在不同的进程中运行，而且（如果你不共享文件等的访问权限）还可以在不同的计算机上运行。

无论您选择哪种选项，您都需要了解如何将程序正在执行的工作拆分成有意义的块。由于我不确定您要编写哪种程序，因此很难提供一个有用的例子。

解决方案 2：

正如另一篇文章中提到的，Python 2.6 具有多处理模块，该模块可以利用多个核心/处理器（它通过透明地启动多个进程来绕过 GIL）。它提供了一些类似于线程模块的原语。您可以在文档页面中找到一些（简单的）使用示例。

解决方案 3：

实际上，您可以编写使用多个处理器的程序。由于 GIL 锁，您无法使用线程执行此操作，但可以使用不同的进程执行此操作。以下任一方式：

• 使用子进程模块，并将代码划分为每个处理器执行一个进程

• 看看parallelpython模块

• 如果您使用 python > 2.6，请查看多进程模块。

解决方案 4：

如果我理解正确的话，Python 有一种称为 GIL（全局解释器锁）的东西，它实际上使得在 Python 中执行多个线程时无法利用多核。

例如，请参阅 Guido van Rossum关于该主题的博客文章。据我所知，在“主流”语言中，只有 C/C++ 和 Java 对多核有有效的支持。

解决方案 5：

您可以阅读有关 Python 中的多线程以及线程的一般信息

Python 中的多线程：
http://www.devshed.com/c/a/Python/Basic-Threading-in-Python/

解决方案 6：

主要的区别在于如何组织和分发数据。多核通常在 CPU 的不同核心之间具有更高的带宽，而多处理器需要更多地涉及 CPU 之间的总线。

Python 2.6 获得了多进程（进程，即程序运行的过程）以及用于多线程编程的更多同步和通信对象。

解决方案 7：

如果您没有 Python 2.6（例如，如果您使用的是 Ubuntu Edgy 或 Intrepid，则没有），则可以使用Google 代码反向移植的 multiprocessing 版本。它是 PyPI 的一部分，这意味着您可以使用 EasyInstall（它是 Ubuntu 中 python-setuptools 包的一部分）轻松安装它。