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我现在有一个串行的代码，长这样：
for t in range(100000):
A(t+1) = fun_A(B(t))
B(t+1) = fun_B(A(t))
fun_A(), fun_B() 是我自己写的两个函数，分别需要上一个循环中对方的输出作为输入。
现在有没有办法将 fun_A(), fun_B() 在一个循环内并行执行？用多线程的话因为 CPython 存在全局锁可能实际上是串行执行，多进程的话不知道会不会额外增加两个函数间的数据传递的 I/O 开销。
各位有没有什么其他实现的思路？
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SingeeKing 2020-10-06 10:34:47 +08:00 via iPhone
这是典型的用 Python 必有额外开销的问题。换语言吧
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wander639 2020-10-06 10:49:20 +08:00
用 go 实现吧
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threebr OP |
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laike9m 2020-10-06 11:14:18 +08:00 via Android
A(t+1) 这个语法没看懂，你是想写中括号？
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BiteTheDust 2020-10-06 11:16:15 +08:00  2
A(t)->B(t+1)->A(t+2)->B(t+3)....
B(t)->A(t+1)..... 这两个直接分开多进程执行如何呢 |
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laike9m 2020-10-06 11:16:33 +08:00 via Android
如果是中括号的话，你这个就是没法并行，换什么语言都没用。我能想到的优化就是 lru 一下 A 和 B，避免对相同参数重复计算
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whenov 2020-10-06 11:26:54 +08:00
你画出来流程就会发现是两条不重合的计算链，用两个进程分别计算即可。计算过程中无需共享数据，结束后交换两个数组的偶数位。
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makdon 2020-10-06 11:28:53 +08:00 1
如果 func_A 或 B 内涉及外部 IO 例如网络等，这俩并行的话还是可以提高那么一丢丢性能的，不过在这个 case 里面个人更倾向于优化 func_A 和 func_B 的性能为主，可以先做下 benchmark 看看瓶颈在哪
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youngce 2020-10-06 11:34:57 +08:00 2
实际上对整体性能的提升不会太大的。写 python 太多新手，一不做性能分析，二不做测试，自己不小心写出一堆阻塞逻辑，最后怪 python 慢。实际上为什么 go 这么火，一定程度也是因为可以让菜鸟轻松写出性能不错的代码
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Wicked 2020-10-06 11:56:06 +08:00 via iPhone
从顶楼的代码看不适合并行，每一次循环都依赖来自另外一条线的输出。另外，Python 优先考虑多进程。
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lpts007 2020-10-06 12:01:12 +08:00
如果想改并行，说明慢，慢说明是 python 问题，那么改成 go 问题就消失了。
请 python 新手谨遵以上原则 |
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imn1 2020-10-06 12:03:39 +08:00
看样子很适合 pandas 的 rolling 函数（移动计算）
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lxy42 2020-10-06 12:07:14 +08:00
把计算流程展开你就会发现：A[n] = fun_A(B[n - 1]) = fun_A(fun_B(A[n - 2]))，A 的计算其实和 B 没有太大关系。
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yangxin0 2020-10-06 12:45:56 +08:00 1
写 python 扩展，在 c/c++里面就没有 GIL 了
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huskar 2020-10-06 22:40:11 +08:00 via Android
这和 GIL 有啥关系啊……纯粹是楼主自己没想明白，像楼上说的拆成两个序列分别算就好。
各位说换语言、换 go 、写 c 的亮下代码？想知道怎么写能满足楼主需求。 |
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black11black 2020-10-06 22:47:32 +08:00 1
@huskar 他的意思是我用多线程，就遇到 GIL 的问题，所以如果不愿意换语言，一般来说解决方法开销从低到高有：1 、换 JIT 解释器 2 、多进程 3 、用魔法 JIT 搞定一些计算密集部分 4 、计算密集部分用 cython 替代
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sunhk25 2020-10-07 07:58:29 +08:00 via Android
线程的话开销比会很大吗
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threebr OP @sunhk25 我还没有开始实践，只是网上的说法如此，线程比进程更轻量，切换线程的上下文开销和线程间数据同步的开销都比进程小
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huskar 2020-10-07 13:06:23 +08:00 via Android
@black11black 我是说楼主这需求跟 gil 没关系。比如用 c，没有 gil，该怎么写？
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black11black 2020-10-07 21:41:14 +08:00
@threebr 理论上线程也需要进行内核态切换，不像协程局限在用户态内，所以 asyncio 的出现极大地拓展了 py 的 IO 相关处理能力，和进程有多大差距应该是在内存部分，具体的没了解到非常详细的部分。但是线程切换是有切片时间的，比如一种情况是比如你计划在一秒内转换一万次线程，这种密度上使用多线程会导致效率降低很多
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