Книга рецептов параллельного программирования Python. 2е изд

Copyright © 2019 Packt Publishing

Данный документ предоставляется по лицензии Creative Commons Attribution 3.0 License, за исключением разделов со специальными оговорками. http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode

www.packtpub.com

2019-10-01

Отрасль вычислений характеризуется нацеленным поиском всё возрастающий и действенной производительности, причём начиная с высококлассных приложений в разделах сетевых сред, телекоммуникаций, авионики, вплоть до встроенных систем в настольных компьютерах, ноутбуках и видео играх. Этот путь разработки простирается к системам с множеством ядер, в которых двух-, четырёх- и восьми- ядерные процессоры представляют собой лишь самое начало наступающего расширения ко всё возрастающему числу вычислительных ядер.

Такое расширение, тем не менее, создаёт некую проблему, причём не только для отрасли полупроводников, но также и для разработки приложений, которые могут выполняться при помощи параллельных вычислений.

Параллельные вычисления, в действительности, представляют собой одновременное использование множества вычислительных ресурсов для решения задач обработки, а потому они могут исполняться на множестве ЦПУ, разбивая задачу на дискретные части, которые могут обрабатываться одновременно, причём каждая и далее подразделяется на последовательности инструкция, которые могут выполняться последовательно в различных ЦПУ.

Вычислительные ресурсы могут содержать некий отдельный компьютер со множеством процессоров, произвольное число компьютеров, объединяемых сетевой средой, или же сочетанием обоих подходов. Параллельные вычисления всегда рассматривались как наивысшая точка или будущее вычислительных технологий и вплоть до последних нескольких лет они мотивировались численным моделированием сложных систем и обстановок, связанных с различными секторами: предсказания погоды и климата, химические и ядерные реакции, картрирование генома человека, сейсмическая и геологическая активность, поведение механических устройств начиная с протезов, заканчивая космическими челноками), электронные схемы и промышленные процессы.

Однако, в наши дни, всё больше коммерческих приложений возрастающими темпами требуют разработки всё более быстрых компьютеров для поддержки обработки больших объёмов данных изощрёнными способами. Приложения для этого включают в свой состав анализ данных и параллельные базы данных, нефтеразведку, поисковые системы и услуги сетевого бизнеса, компьютерную медицинскую диагностику, управление многонациональными компаниями, передовую графику и виртуальную реальность (в особенности в индустри видео игр), мультимедиа и технологии сетевого видео, а также совместные рабочие среды.

И последнее, но не менее важное: параллельные вычисления представляют собой некую попытку максимизировать этот бесконечный, но в то же самое время, всё более ценный и дефицитный ресурс, ресурс времени.Именно по этой причине параллельные вычисления переходят из мира очень дорогостоящих суперкомпьютеров, резервированных для избранных, к более экономичным решениям, базирующимся на множестве процессоров, GPU (Graphics Processing Units , графическим процессорам), либо к нескольким взаимосвязанным компьютерам, которые способны преодолевать ограничения последовательных вычислений и пределов отдельных ЦПУ.

Для представления параллельного программирования был выбран один из наиболее популярных языков программирования - Python. Популярность Python частично обосновывается его гибкостью, поскольку этот язык постоянно применяется разработчиками веб- приложений и настольных систем, системными администраторами и разработчиками кода, а в последние годы - специалистами в области данных и машинного обучения.

С технологической точки зрения, в Python отсутствует обособленный этап компиляции (как это, к примеру, происходит в C), который вырабатывает некий исполняемый файл из исходного кода. Тот факт, что он является псевдо интерпретатором, превращает Python в некий переносимый язык. После того как написан некий исходный код, он может быть интерпретирован и исполнен на большинстве применяемых в настоящее время платформ, будь то платформа от Apple (macOS X) или PC (Microsoft Windows и GNU/Linux).

Другой сильной стороной Python выступает его простота изучения. Всякий может научиться применять его через пару дней и написать своё первое приложение. В этом контексте, имеющаяся открытая структура данного языка играет фундаментальную роль, причём без каких бы то ни было дополнительных описаний, и тем самым чрезвычайно походит на некий разговорный язык. Наконец, Python является свободно распространяемым программным обеспечением: не только сам интерпретатор Python и само применение Python в наших приложениях доступны бесплатно, но также Python можно свободно изменять и тем самым распространять его в соответствии с установленными правилами лицензирования целиком открытого исходного кода.

Python Parallel Programming Cookbook, Second Edition, содержит широкое разнообразие примеров, которые предлагают читатель конкретную возможность решения реальных задач. Она изучает основные принципы проектирования программного обеспечения для параллельных архитектур, настаивая на несомненной важности ясности всех программ и избегая сложной терминологии в угодя чистоте и непосредственности примеров.

Каждая тема представлена как некая часть полной, причём рабочей программы на Python, за которой всегда следует вывод рассматриваемой программы. Модульная организация различных глав обеспечивает проторённую дорогу для перехода от самых простых аргументов к наиболее продвинутым,но также подходит и для тех, кто желает изучить только конкретные вопросы.

Python Parallel Programming Cookbook, Second Edition, предназначена для разработчиков программного обеспечения, которые желают применять технологии параллельного программирования для написания мощного и действенного кода. прочтение данной книги позволит вам набраться опыта как в имеющихся основах, так и в современных вопросах параллельного программирования.

Сам язык программирования Python прост для применения и позволяет не специалистам запросто схватить и уяснить те темы, которые выводятся данной книгой.

Данная книга самодостаточная: единственным основополагающим требованием прежде чем приступать к чтению является страсть к программированию и любознательность в отношении обсуждаемых этой книгой тем.

Вы можете загрузить файлы примеров кода по адресу из своей учётной записи: http://www.packtpub.com. Если вы приобрели книгу где- либо ещё, вы можете посетить http://www.packtpub.com/support и зарегистрироваться для получения этих файлов по электронной почте непосредственно на свой адрес.

Вы можете загрузить эти файлы с кодом выполнив следующие шаги:

После загрузки убедитесь, пожалуйста, что вы раззиповали или раскрыли эту папку при помощи самой последней версии:

Весь код в единой упаковке также размещён на GitHub. В случае обновления этого кода, он также будет обновлён и в обозначенном репозитории GitHub.

У нас также имеются и прочие упаковки кодов из нашего богатого каталога книг и видео- материалов , доступными в GitHub. Ознакомьтесь с ним!

Мы дополнительно снабжаем вас файлом PDF, который содержит цветные изображения экранных снимков/ схем, использованных в данной книге. Цветные изображения помогут вам лучше понять изменения в выводе. Вы можете загрузить этот файл по адресу: https://static.packt-cdn.com/downloads/9781789533736_ColorImages.pdf.

В данной книге вы найдёте ряд текстовых стилей, которые делают разницу между различными видами информации. Здесь мы приводим некоторые примеры этих стилей и объяснение их назначения.

Кодовые слова в тексте, имена таблиц базы данных, имена папок, имена файлов, расширения файлов, имена путей, модели URL-адресов, ввод пользователя, и регулировки Twitter представлены следующим образом: "Исеется возможность убить некий процесс немедленно при помощи метода terminate".

Блок кода записываются следующим образом:

import socket
port=60000
s =socket.socket()
host=socket.gethostname()
 	   

Когда мы желаем привлечь ваше внимание к определённой части кода в блоке, соответствующие строки или элементы выделяются жирным шрифтом:

p = multiprocessing.Process(target=foo)
print ('Process before execution:', p, p.is_alive())
p.start()
 	   

Всякая командная строка ввода или вывода отображается так:

> python server.py
 	   

Жирным шрифтом отображаются новые термины или важные слова, которые вы видите на экране. Например, появляющиеся в тексте слова в меню или блоках диалогов. Вот некий пример: "Перейдите в System Properties | Environment Variables | User or System variables | New".

	Замечание
	Предостережения или важные замечания появляются в блоках подобных этому.

	Совет
	Советы и ловкие приёмы возникают таким образом.

В этой книге вы будете находить отдельные часто повторяющиеся заголовки (Приготовление, Как это сделать..., Как это работает..., Также ознакомьтесь... и Дополнительно). Чтобы получить чёткие инструкции как выполнить определённый рецепт, применяйте эти разделы следующим образом:

Этот раздел сообщит вам что ожидает данный раздел и описывает как настроить всё необходимое для данного рецепта и выполнить предварительные настройки.

Данный раздел содержит все шаги, которые следует осуществить в нём.

Этот раздел обычно размещает подробное объяснение того что происходило в предыдущем разделе.

В этом разделе содержится дополнительная информация о данном рецепте чтобы вы получили больше сведений о самом рецепте.

Данный раздел предоставляет полезные ссылки на прочую полезную для обсуждаемого рецепта информацию.

Если у вас есть проблемы по любым сторонам данной книги, вы можете контактировать с нами по адресу questions@packtpub.com и мы предпримем все меры в отношении ваших проблем.