Образец приказа по совместительству: Образец приказа о приеме на работу по совместительству

Python также содержит модуль concurrent.futures . Этот модуль был добавлен в Python 3.2 для предоставления разработчикам высокоуровневого интерфейса для запуска асинхронных задач. Это обобщенный уровень абстракции поверх потоковых и многопроцессорных модулей для обеспечения интерфейса для одновременного выполнения задач с использованием пулов потоков или процессов.Это идеальный инструмент, когда вы просто хотите одновременно запускать часть подходящего кода и не нуждаетесь в дополнительной модульности, которую предоставляют API-интерфейсы threading и multiprocessing .

Анатомия concurrent.futures

Из официальных документов,

Модуль concurrent. futures предоставляет высокоуровневый интерфейс для асинхронного выполнения вызываемых объектов.

Это означает, что вы можете запускать свои подпрограммы асинхронно, используя либо потоки, либо процессы через общий высокоуровневый интерфейс.По сути, модуль предоставляет абстрактный класс под названием Executor . Вы не можете создать его экземпляр напрямую, вам нужно использовать один из двух подклассов, которые он предоставляет для выполнения ваших задач.

  Executor (абстрактный базовый класс)
│
├── ThreadPoolExecutor
│
│ │ Конкретный подкласс класса Executor для
│ │ управлять задачами, связанными с вводом-выводом, с помощью потоковой передачи
│
├── ProcessPoolExecutor
│
│ │ Конкретный подкласс класса Executor для
│ │ управлять задачами, связанными с процессором, с многопроцессорной обработкой

  

Внутри эти два класса взаимодействуют с пулами и управляют рабочими. Future s используются для управления результатами, вычисленными рабочими. Чтобы использовать пул рабочих процессов, приложение создает экземпляр соответствующего класса исполнителя и затем отправляет их для запуска. При запуске каждой задачи возвращается экземпляр Future . Когда требуется результат задачи, приложение может использовать объект Future для блокировки до тех пор, пока результат не станет доступен. Предоставляются различные API-интерфейсы, чтобы было удобно ждать завершения задач, так что не нужно напрямую управлять объектами Future .

Объекты-исполнители

Поскольку и ThreadPoolExecutor , и ProcessPoolExecutor имеют одинаковый интерфейс API, в обоих случаях я в основном буду говорить о двух методах, которые они предоставляют. Их описания дословно собраны из официальных документов.

submit (fn,

Планирует вызываемый объект fn для выполнения как fn (* args ** kwargs) и возвращает объект Future , представляющий выполнение вызываемого объекта.

  с ThreadPoolExecutor (max_workers = 1) в качестве исполнителя:
    будущее = Executor.submit (pow, 323, 1235)
    печать (future.result ())
  

map (func, * iterables, timeout = None, chunksize = 1)

Аналогично карте (func, * iterables) , за исключением:

• итерации собираются немедленно, а не лениво;

• func выполняется асинхронно, и несколько вызовов func могут выполняться одновременно.

  Возвращенный итератор вызывает одновременных запросов.futures.TimeoutError , если вызывается __next __ () и результат недоступен после тайм-аута в секундах от исходного вызова Executor.map () . Тайм-аут может быть int или float . Если тайм-аут не указан или Нет , время ожидания не ограничено.

  Если вызов функции вызывает исключение, то это исключение будет вызвано, когда его значение будет получено из итератора.

  При использовании ProcessPoolExecutor этот метод разбивает итерируемые объекты на несколько блоков, которые он отправляет в пул как отдельные задачи.(Приблизительный) размер этих фрагментов можно указать, задав для chunksize положительное целое число. Для очень длинных итераций использование большого значения chunksize может значительно улучшить производительность по сравнению с размером по умолчанию 1. С ThreadPoolExecutor chunksize не имеет никакого эффекта.

Общие рабочие процессы для одновременного выполнения задач

Многие мои скрипты содержат несколько вариантов:

  для задачи в get_tasks ():
    выполнить (задача)
  

Здесь get_tasks возвращает итерацию, которая содержит целевые задачи или аргументы, к которым должна применяться конкретная функция задачи.Задачи обычно блокируют вызываемые объекты, и они запускаются одна за другой, при этом одновременно выполняется только одна задача. Логика проста в рассуждении из-за ее последовательного выполнения. Это нормально, если количество задач невелико или требования ко времени выполнения и сложность отдельных задач низкие. Однако это может быстро выйти из-под контроля, когда количество задач очень велико или отдельные задачи требуют много времени.

Общее практическое правило - использовать ThreadPoolExecutor , когда задачи в основном связаны с вводом-выводом, например, отправка нескольких HTTP-запросов на множество URL-адресов, сохранение большого количества файлов на диск и т. Д. ProcessPoolExecutor следует использовать в задачах, которые в основном связаны с процессором, например: выполнение вызываемых объектов, требующих большого объема вычислений, применение методов предварительной обработки к большому количеству изображений, одновременное управление множеством текстовых файлов и т. Д.

Выполнение задач с помощью Executor.submit

Когда у вас есть несколько задач, вы можете запланировать их за один раз и дождаться их завершения, а затем вы можете собрать результаты.

  импорт одновременных фьючерсов


с одновременным.futures.Executor () в качестве исполнителя:
    futures = {executor.submit (выполнить, задача) для задачи в get_tasks ()}

    для фьючерса в concurrent.futures.as_completed (фьючерсы):
        print (f "Результат: {fut.result ()}")
  

Здесь вы начинаете с создания Executor, который управляет всеми выполняемыми задачами - либо в отдельных процессах, либо в потоках. Использование оператора with создает диспетчер контекста, который обеспечивает очистку всех случайных потоков или процессов путем вызова исполнителя .shutdown () неявно, когда вы закончите.

В реальном коде вам нужно будет заменить Executor на ThreadPoolExecutor или ProcessPoolExecutor в зависимости от природы вызываемых объектов. Затем здесь использовалось заданное понимание для запуска всех задач. Метод executor.submit () планирует каждую задачу. Это создает объект Future, который представляет задачу, которую необходимо выполнить. После того, как все задачи были запланированы, метод одновременно.Вызывается futures_as_completed () , который возвращает фьючерсы по мере их выполнения, то есть по завершении каждой задачи. Метод fut.result () дает вам возвращаемое значение perform (task) или выдает исключение в случае сбоя.

Метод executor.submit () планирует задачи асинхронно и не содержит контекстов, относящихся к исходным задачам. Поэтому, если вы хотите сопоставить результаты с исходными задачами, вам нужно отслеживать их самостоятельно.

  импорт одновременных фьючерсов


с concurrent.futures.Executor () в качестве исполнителя:
    futures = {executor.submit (выполнить, задача): задача для задачи в get_tasks ()}

    для фьючерса в concurrent.futures.as_completed (фьючерсы):
        original_task = фьючерс [фут]
        print (f "Результат {original_task}: {fut.result ()}")
  

Обратите внимание на переменную futures , в которой исходные задачи сопоставляются с соответствующими будущими задачами с помощью словаря.

Выполнение задач с помощью Executor.карта

Другой способ сбора результатов в том же порядке, в котором они запланированы, - это использование метода executor.map () .

  импорт одновременных фьючерсов


с concurrent.futures.Executor () в качестве исполнителя:
    для arg, res в zip (get_tasks (), executor.map (perform, get_tasks ())):
        print (f "Результатом {arg} является {res}")
  

Обратите внимание, как функция карты принимает всю итерацию сразу. Результаты выдаются немедленно, а не лениво, и в том же порядке, в котором они запланированы.Если во время операции возникает какое-либо необработанное исключение, оно также будет немедленно вызвано, и выполнение не продолжится.

В Python 3.5+ executor.map () получает необязательный аргумент: chunksize . При использовании ProcessPoolExecutor для очень длинных итераций использование большого значения chunksize может значительно повысить производительность по сравнению с размером по умолчанию 1. Для ThreadPoolExecutor размер chunksize не имеет никакого эффекта.

Несколько примеров из реального мира

Прежде чем приступить к примерам, давайте напишем небольшой декоратор, который поможет измерить и сравнить время выполнения параллельного и последовательного кода.

  время импорта
from functools import wraps


def timeit (метод):
    @wraps (метод)
    def оболочка (* args, ** kwargs):
        start_time = time.time ()
        результат = метод (* аргументы, ** kwargs)
        end_time = time.time ()
        print (f "{метод .__ name__} => {(end_time-start_time) * 1000} мс")

        вернуть результат

    возвратная обертка
  

Декоратор можно использовать так:

  @timeit
def func (n):
    список возврата (диапазон (n))
  

Будет напечатано имя метода и сколько времени потребовалось для его выполнения.

Загрузка и сохранение файлов по URL-адресам в многопоточности

Во-первых, давайте загрузим несколько PDF-файлов из набора URL-адресов и сохраним их на диск. Предположительно, это задача, связанная с вводом-выводом, и мы будем использовать класс ThreadPoolExecutor для выполнения операции. Но перед этим давайте сначала сделаем это последовательно.

  из пути импорта pathlib
импортировать urllib.request


def download_one (url):
    "" "
    Скачивает указанный URL и сохраняет его на диск
    "" "

    req = urllib.request.urlopen (url)
    fullpath = Путь (URL)
    fname = fullpath.name
    ext = fullpath.suffix

    если не доб .:
        поднять RuntimeError ("URL не содержит расширения")

    с open (fname, "wb") в качестве дескриптора:
        в то время как True:
            кусок = req.read (1024)
            если не кусок:
                перерыв
            handle.write (кусок)

    msg = f "Загрузка {fname} завершена"
    вернуть сообщение


@timeit
def download_all (URL-адреса):
    вернуть [download_one (url) для URL в URL]


если __name__ == "__main__":
    urls = (
        "http: // www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040. pdf ",
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040a.pdf",
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040ez.pdf",
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040es.pdf",
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040sb.pdf",
    )

    results = download_all (URL-адреса)
    для результата в результатах:
        печать (результат)
  

  >>> download_all => 22850.6863117218 мс
... Завершено скачивание f1040.pdf
... Завершено скачивание f1040a.pdf
... Закачал f1040ez.pdf
... Скачивание файла f1040es.pdf завершено.
... Завершено скачивание f1040sb.pdf
  

В приведенном выше фрагменте кода я сначала определил две функции. Функция download_one загружает PDF-файл с заданного URL-адреса и сохраняет его на диск. Он проверяет, имеет ли файл в URL-адресе расширение, и в случае его отсутствия вызывает RunTimeError . Если в имени файла обнаружено расширение, он скачивает фрагмент файла фрагментом и сохраняет его на диск. Вторая функция download_all просто перебирает последовательность URL-адресов и применяет функцию download_one к каждому из них. Для выполнения последовательного кода требуется около 22,8 секунды. Теперь давайте посмотрим, как работает наша многопоточная версия того же кода.

  из пути импорта pathlib
импортировать urllib.request
из concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed


def download_one (url):
    "" "
    Скачивает указанный URL и сохраняет его на диск
    "" "

    req = urllib.request.urlopen (url)
    fullpath = Путь (URL)
    fname = fullpath.name
    ext = fullpath.suffix

    если не доб .:
        поднять RuntimeError ("URL не содержит расширения")

    с open (fname, "wb") в качестве дескриптора:
        в то время как True:
            chunk = req.читать (1024)
            если не кусок:
                перерыв
            handle.write (кусок)

    msg = f "Загрузка {fname} завершена"
    вернуть сообщение


@timeit
def download_all (URL-адреса):
    "" "
    Создайте пул потоков и загрузите указанные URL
    "" "

    с ThreadPoolExecutor (max_workers = 13) в качестве исполнителя:
        вернуть файл executor.map (download_one, urls, timeout = 60)


если __name__ == "__main__":
    urls = (
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040.pdf",
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040a.pdf »,
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040ez.pdf",
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040es.pdf",
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040sb.pdf",
    )

    results = download_all (URL-адреса)
    для результата в результатах:
        печать (результат)
  

  >>> download_all => 5042.651653289795 мс
... Завершено скачивание f1040.pdf
... Завершено скачивание f1040a.pdf
... Скачивание файла f1040ez.pdf завершено.
... Скачивание файла f1040es.pdf завершено.
... Закачал f1040sb.pdf
  

Параллельная версия кода занимает примерно 1/4 часть времени его последовательного аналога. Обратите внимание, что в этой параллельной версии функция download_one такая же, как и раньше, но в функции download_all диспетчер контекста ThreadPoolExecutor является оболочкой для метода executor.map () . Функция download_one передается в карту вместе с итерацией, содержащей URL-адреса. Параметр timeout определяет, сколько времени потратит поток, прежде чем отказаться от одной задачи в конвейере. max_workers означает, сколько воркеров вы хотите развернуть для создания и управления потоками. Общее практическое правило - использовать 2 * multiprocessing.cpu_count () + 1 . Моя машина имеет 6 физических ядер с 12 потоками. Итак, 13 - это значение, которое я выбрал.

Примечание. Вы также можете попробовать запустить указанные выше функции с ProcessPoolExecutor через тот же интерфейс и заметить, что многопоточная версия работает немного лучше, чем из-за характера задачи.

В приведенном выше примере есть одна небольшая проблема. Метод executor.map () возвращает генератор, который позволяет перебирать результаты, когда они будут готовы. Это означает, что если какая-либо ошибка возникает внутри карты , ее невозможно обработать и возобновить работу генератора после возникновения исключения. С PEP255:

Если необработанное исключение - включая, но не ограничиваясь, StopIteration - вызывается функцией генератора или проходит через нее, то исключение передается вызывающей стороне обычным способом, и последующие попытки возобновить функцию генератора вызывают StopIteration.Другими словами, необработанное исключение прекращает полезный срок службы генератора.

Чтобы обойти это, вы можете использовать метод executor.submit () для создания фьючерсов, накопления фьючерсов в списке, перебора фьючерсов и обработки исключений вручную. См. Следующий пример:

  из пути импорта pathlib
импортировать urllib.request
из concurrent.futures импортировать ThreadPoolExecutor


def download_one (url):
    "" "
    Скачивает указанный URL и сохраняет его на диск
    "" "

    req = urllib.request.urlopen (url)
    fullpath = Путь (URL)
    fname = fullpath.name
    ext = fullpath.suffix

    если не доб .:
        поднять RuntimeError ("URL не содержит расширения")

    с open (fname, "wb") в качестве дескриптора:
        в то время как True:
            кусок = req.read (1024)
            если не кусок:
                перерыв
            handle.write (кусок)

    msg = f "Загрузка {fname} завершена"
    вернуть сообщение


@timeit
def download_all (URL-адреса):
    "" "
    Создайте пул потоков и загрузите указанные URL
    "" "

    futures_list = []
    результаты = []

    с ThreadPoolExecutor (max_workers = 13) в качестве исполнителя:
        для URL в URL:
            фьючерс = исполнитель.отправить (download_one, url)
            futures_list.append (фьючерсы)

        на будущее в futures_list:
            пытаться:
                result = future.result (тайм-аут = 60)
                results.append (результат)
            кроме исключения:
                results.append (Нет)
    вернуть результаты


если __name__ == "__main__":
    urls = (
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040.pdf",
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040a.pdf",
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040ez.pdf",
        "http: // www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040es.pdf ",
        "http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040sb.pdf",
    )

    results = download_all (URL-адреса)
    для результата в результатах:
        печать (результат)
  

Приведенный выше фрагмент должен распечатать те же сообщения, что и раньше.

Запуск нескольких подпрограмм, связанных с процессором, с несколькими процессорами

В следующем примере показана функция хеширования, связанная с ЦП. Основная функция будет последовательно запускать алгоритм хеширования с интенсивными вычислениями несколько раз.Затем другая функция снова будет запускать основную функцию несколько раз. Давайте сначала запустим функцию последовательно.

  импорт hashlib


def hash_one (n):
    "" "Задача, отчасти нагружающая процессор." ""

    для i в диапазоне (1, n):
        hashlib.pbkdf2_hmac ("sha256", b "пароль", b "соль", i * 10000)

    вернуть "готово"


@timeit
def hash_all (n):
    "" "Функция, которая выполняет последовательное хеширование." ""

    для i в диапазоне (n):
        hsh = hash_one (n)

    вернуть "готово"


если __name__ == "__main__":
    hash_all (20)
  

  >>> hash_all => 18317.330598831177 мс
  

Если вы проанализируете функции hash_one и hash_all , то увидите, что вместе они фактически выполняют два вложенных для циклов с интенсивными вычислениями. Приведенный выше код запускается в последовательном режиме примерно за 18 секунд. Теперь давайте запустим его параллельно, используя ProcessPoolExecutor .

  импорт hashlib
из concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor


def hash_one (n):
    "" "Задача, отчасти нагружающая процессор."" "

    для i в диапазоне (1, n):
        hashlib.pbkdf2_hmac ("sha256", b "пароль", b "соль", i * 10000)

    вернуть "готово"


@timeit
def hash_all (n):
    "" "Функция, которая выполняет последовательное хеширование." ""

    с ProcessPoolExecutor (max_workers = 10) в качестве исполнителя:
        для arg, res in zip (range (n), executor.map (hash_one, range (n), chunksize = 2)):
            проходить

    вернуть "готово"


если __name__ == "__main__":
    hash_all (20)
  

  >>> hash_all => 1673,842430114746 мс
  

Если вы присмотритесь, даже в параллельной версии, цикл для в функции hash_one выполняется последовательно.Однако другой цикл для в функции hash_all выполняется через несколько процессов. Здесь я использовал 10 рабочих и размер фрагмента 2. Количество рабочих и размер фрагмента были скорректированы для достижения максимальной производительности. Как видите, параллельная версия вышеупомянутой операции с интенсивным использованием ЦП примерно в 11 раз быстрее, чем ее последовательный аналог.

Как избежать ошибок параллелизма

Поскольку concurrent.futures предоставляет такой простой API, у вас может возникнуть соблазн применить параллелизм к любым простым задачам.Однако это плохая идея. Во-первых, простота имеет свою долю ограничений. Таким образом, вы можете применять параллелизм только к простейшим задачам, обычно отображая функцию на итерацию или выполняя несколько подпрограмм одновременно. Если ваша задача требует организации очереди, порождая несколько потоков из нескольких процессов, вам все равно придется прибегать к более низким уровням потоковых и многопроцессорных модулей .

Еще одна ловушка при использовании параллелизма - это тупиковые ситуации, которые могут возникнуть при использовании ThreadPoolExecutor .Когда вызываемый объект, связанный с Future , ожидает результатов другого Future , они могут никогда не освободить свой контроль над потоками и вызвать тупик. Давайте посмотрим немного измененный пример из официальных документов.

  время импорта
из concurrent.futures импортировать ThreadPoolExecutor


def wait_on_b ():
    время сна (5)
    print (b.result ()) # b никогда не завершится, потому что ожидает a.
    возврат 5


def wait_on_a ():
    время сна (5)
    печать (a.result ()) # a никогда не завершится, потому что ожидает b.
    возврат 6


с ThreadPoolExecutor (max_workers = 2) в качестве исполнителя:
    # здесь будущее от a зависит от будущего от b
    # и наоборот
    # так что это никогда не будет завершено
    a = исполнитель.submit (wait_on_b)
    b = исполнитель.submit (wait_on_a)

    print ("Результат от wait_on_b", a.result ())
    print ("Результат от wait_on_a", b.result ())
  

В приведенном выше примере функция wait_on_b зависит от результата (результата объекта Future ) функции wait_on_a , и в то же время результат более поздней функции зависит от результата предыдущей функции.Таким образом, блок кода в диспетчере контекста никогда не будет выполняться из-за наличия взаимозависимостей. Это создает тупиковую ситуацию. Поясним еще одну тупиковую ситуацию из официальных документов.

  из concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


def wait_on_future ():
    f = executeor.submit (pow, 5, 2)
    # Это никогда не завершится, потому что есть только один рабочий поток и
    # он выполняет эту функцию.
    печать (f.result ())


с ThreadPoolExecutor (max_workers = 1) в качестве исполнителя:
    будущее = исполнитель.отправить (wait_on_future)
    печать (future.result ())
  

Вышеупомянутая ситуация обычно возникает, когда подпрограмма создает вложенный объект Future и выполняется в одном потоке. В функции wait_on_future исполнитель .submit (pow, 5, 2) создает еще один объект Future . Поскольку я запускаю все это в одном потоке, внутренний объект future блокирует поток, а внешний метод executor.submit () внутри диспетчера контекста не может использовать какие-либо потоки.Этой ситуации можно избежать, используя несколько потоков, но в целом это сам по себе плохой дизайн.

Тогда бывают ситуации, когда вы можете получить более низкую производительность с параллельным кодом, чем его последовательный аналог. Это могло произойти по нескольким причинам.

1. Потоки использовались для выполнения задач, связанных с процессором
2. Многопроцессорность использовалась для выполнения задач, связанных с вводом-выводом
3. Задачи были слишком тривиальными, чтобы оправдать использование потоков или нескольких процессов

Создание и сжатие нескольких потоков или процессов приводит к дополнительным накладным расходам.Обычно потоки создаются и сжимаются намного быстрее, чем процессы. Однако использование неправильного типа параллелизма может фактически замедлить ваш код, а не сделать его более производительным. Ниже приведен тривиальный пример, в котором как ThreadPoolExecutor , так и ProcessPoolExecutor работают хуже, чем их последовательные аналоги.

  импорт математики

ПРИМЕРЫ = [число для числа в диапазоне (19000, 20000)]


def is_prime (n):
    если n <2:
        вернуть ложь
    если n == 2:
        вернуть True
    если n% 2 == 0:
        вернуть ложь

    sqrt_n = int (математика.этаж (math.sqrt (n)))
    для i в диапазоне (3, sqrt_n + 1, 2):
        если n% i == 0:
            вернуть ложь
    вернуть True


@timeit
def main ():
    для номера в ПРАЙМЕ:
        print (f "{число} простое: {is_prime (число)}")


если __name__ == "__main__":
    основной()
  

  >>> 19088 простое: Ложь
... 19089 - простое: Ложь
... 19090 - простое: Ложь
... ...
... main => 67.65174865722656 мс
  

В приведенных выше примерах проверяется, является ли число в списке простым или нет.Мы запустили функцию для 1000 чисел, чтобы определить, простые они или нет. В последовательной версии на это ушло около 67 мс. Однако посмотрите ниже, где многопоточная версия того же кода занимает более чем в два раза больше времени (140 мс) для выполнения той же задачи.

  из concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor
импортная математика

num_list = [число для числа в диапазоне (19000, 20000)]


def is_prime (n):
    если n <2:
        вернуть ложь
    если n == 2:
        вернуть True
    если n% 2 == 0:
        вернуть ложь

    sqrt_n = int (математика.этаж (math.sqrt (n)))
    для i в диапазоне (3, sqrt_n + 1, 2):
        если n% i == 0:
            вернуть ложь
    вернуть True


@timeit
def main ():
    с ThreadPoolExecutor (max_workers = 13) в качестве исполнителя:
        для числа, штрихи в zip-архиве (PRIMES, executor.map (is_prime, num_list)):
            print (f "{число} простое: {простое}")


если __name__ == "__main__":
    основной()
  

  >>> 19088 простое: Ложь
... 19089 - простое: Ложь
... 19090 - простое: Ложь
... ...
... главная => 140.17250061035156 мс
  

Многопроцессорная версия того же кода работает еще медленнее. Задачи не оправдывают открытия такого количества процессов.

  из concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
импортная математика

num_list = [число для числа в диапазоне (19000, 20000)]


def is_prime (n):
    если n <2:
        вернуть ложь
    если n == 2:
        вернуть True
    если n% 2 == 0:
        вернуть ложь

    sqrt_n = интервал (math.floor (math.sqrt (n)))
    для i в диапазоне (3, sqrt_n + 1, 2):
        если n% i == 0:
            вернуть ложь
    вернуть True


@timeit
def main ():
    с ProcessPoolExecutor (max_workers = 13) в качестве исполнителя:
        для числа, штрих в почтовом индексе (ПРИМЕРЫ, исполнитель.карта (is_prime, num_list)):
            print (f "{число} простое: {простое}")


если __name__ == "__main__":
    основной()
  

  >>> 19088 простое: Ложь
... 19089 - простое: Ложь
... 19090 - простое: Ложь
... ...
... main => 311.3126754760742 мс
  

Хотя интуитивно может показаться, что задача проверки простых чисел должна быть связана с операцией, связанной с процессором, также важно определить, является ли сама задача достаточно сложной в вычислительном отношении, чтобы оправдать порождение нескольких потоков или процессов.В противном случае вы можете получить сложный код, который работает хуже, чем простые решения.

Все фрагменты кода в блоге были написаны и протестированы с помощью python 3.8 на машине под управлением Ubuntu 20.04.

Список литературы

1. concurrent.futures - официальная документация
2. Простой параллелизм в Python
3. Приключения на Python с concurrent.futures

- В чем разница между параллелизмом и параллелизмом?

Путаница возникает из-за того, что словарные значения обоих этих слов почти одинаковы:

• Concurrent : существующие, выполняемые или выполняемые одновременно (dictionary.com)
• Parallel : очень похоже и часто происходит одновременно (Merriam Webster).

Однако способы их использования в информатике и программировании совершенно разные. Вот моя интерпретация:

• Параллелизм : возможность прерывания
• Параллелизм : Независимость

Итак, что я имею в виду под приведенными выше определениями?

Поясню на примере реального мира. Допустим, вам нужно выполнить 2 очень важных дела за один день:

1. Получить паспорт
2. Завершить презентацию

Проблема в том, что задача-1 требует, чтобы вы пошли в крайне бюрократическое правительственное учреждение, которое заставляет вас ждать 4 часа в очереди, чтобы получить паспорт.Между тем задача-2 требуется вашему офису, и это критическая задача. Оба должны быть закончены в определенный день.

Случай 1: Последовательное выполнение

Обычно вы едете в паспортный стол на 2 часа, ждете в очереди 4 часа, выполняете задание, едете на два часа назад, идете домой, не спите еще 5 часов и делаете презентацию.

Случай 2: Параллельное выполнение

Но ты умен. Вы планируете заранее. Вы носите с собой ноутбук и, ожидая в очереди, начинаете работу над презентацией.Таким образом, когда вы вернетесь домой, вам просто нужно отработать 1 дополнительный час вместо 5.

В этом случае обе задачи выполняются вами по частям. Вы прервали паспортное задание в ожидании очереди и работали над презентацией. Когда на ваш номер позвонили, вы прервали задание на презентацию и переключились на задание на паспорт. Существенная экономия времени оказалась возможной благодаря возможности прерывания обеих задач.

Параллелизм, IMO, можно понимать как свойство «изолированности» в ACID.Две транзакции базы данных считаются изолированными, если суб-транзакции могут выполняться любым способом с чередованием и конечный результат такой же, как если бы две задачи были выполнены последовательно. Помните, что как для паспортных, так и для презентационных задач вы единственный исполнитель .

Случай 3: Параллельное выполнение

Итак, раз вы такой умный парень, очевидно, вы вышли наверх, и у вас есть помощник. Итак, прежде чем вы уйдете, чтобы приступить к паспортному заданию, вы звоните ему и говорите, чтобы он подготовил первый проект презентации.Вы проводите весь день и выполняете паспортное задание, возвращаетесь и просматриваете почту и находите черновик презентации. Он проделал довольно солидную работу, и с некоторыми правками за 2 часа вы дорабатываете ее.

Теперь, когда ваш помощник так же умен, как и вы, он смог работать с ним независимо , без необходимости постоянно спрашивать вас о разъяснениях. Таким образом, в связи с независимостью задач, они выполнялись одновременно двумя разными исполнителями .

Все еще со мной? Хорошо ...

Случай 4: Параллельно, но не параллельно

Помните паспортное задание, где нужно стоять в очереди? Поскольку это ваш паспорт , ваш помощник не может ждать вас в очереди. Таким образом, у паспортной задачи есть возможность прерывания (вы можете остановить ее, ожидая в очереди, и возобновить ее позже, когда будет набран ваш номер), но не независимость (ваш помощник не может ждать вместо вас).

Случай 5: Параллельно, но не одновременно

Предположим, в правительственном учреждении есть проверка безопасности для входа в помещение. Здесь вы должны удалить все электронные устройства и передать их офицерам, и они вернут ваши устройства только после того, как вы выполните свою задачу.

В этом случае задача паспорта не является ни независимой , ни прерываемой . Даже если вы ждете в очереди, вы не можете работать над чем-то другим, потому что у вас нет необходимого оборудования.

Точно так же предположим, что презентация настолько математична по своей природе, что вам потребуется 100% концентрация в течение как минимум 5 часов. Вы не можете сделать это в очереди на паспортное задание, даже если у вас есть ноутбук.

В этом случае задача презентации - независимая (вы или ваш помощник можете потратить 5 часов сосредоточенных усилий), но не прерываемая .

Случай 6: одновременное и параллельное выполнение

Теперь предположим, что вы не только назначаете помощника для презентации, но и носите с собой ноутбук для паспортного задания.Ожидая в очереди, вы видите, что ваш помощник создал первые 10 слайдов в общей колоде. Вы присылаете комментарии к его работе с некоторыми исправлениями. Позже, когда вы вернетесь домой, вместо 2 часов на доработку черновика вам понадобится всего 15 минут.

Это стало возможным, потому что задача презентации имеет независимость (любой из вас может это сделать) и возможность прерывания (вы можете остановить ее и возобновить позже). Таким образом, вы одновременно выполнили и задач и параллельно выполнили задачу презентации.

Допустим, правительственное учреждение не только чрезмерно бюрократизировано, но и коррумпировано. Таким образом, вы можете предъявить удостоверение личности, ввести его, начать ожидание в очереди, чтобы позвонить по вашему номеру, подкупить охранника и кого-то еще, чтобы они удерживали вашу позицию в очереди, ускользнуть, вернуться до того, как будет набран ваш номер, и продолжить ожидание. сам.

В этом случае вы можете выполнять задачи паспорта и презентации одновременно и параллельно. Вы можете улизнуть, и ваше место занимает ваш помощник.Затем вы оба можете работать над презентацией и т. Д.

В компьютерном мире вот примеры сценариев, типичных для каждого из этих случаев:

• Случай 1: Обработка прерывания.
• Случай 2: Когда есть только один процессор, но все выполняемые задачи имеют время ожидания из-за ввода-вывода.
• Случай 3: Часто встречается, когда мы говорим о кластерах map-reduce или hadoop.
• Случай 4: Я думаю, что случай 4 - редкость.Задача редко бывает параллельной, но не параллельной. Но это могло случиться . Например, предположим, что ваша задача требует доступа к специальному вычислительному чипу, к которому можно получить доступ только через процессор-1. Таким образом, даже если процессор-2 свободен, а процессор-1 выполняет какую-либо другую задачу, специальная вычислительная задача не может выполняться на процессоре-2.
• Случай 5: также встречается редко, но не так редко, как Случай 4. Непараллельный код может быть критической областью, защищенной мьютексами.После запуска должен выполнить до завершения. Однако две разные критические области могут работать одновременно на двух разных процессорах.
• Случай 6: IMO, большинство дискуссий о параллельном или параллельном программировании в основном касаются случая 6. Это сочетание параллельного и параллельного выполнения.

Если вы понимаете, почему Роб Пайк говорит, что параллелизм лучше, вы должны понимать, что причина в этом. У вас действительно длинная задача, в которой есть несколько периодов ожидания, когда вы ждете некоторых внешних операций, таких как чтение файла, загрузка по сети.В своей лекции он говорит: «Просто разделите эту длинную последовательную задачу, чтобы вы могли сделать что-нибудь полезное, пока ждете». Вот почему он говорит о разных организациях с разными сусликами.

Теперь сила Go заключается в том, что он очень легко ломает голову с помощью ключевого слова go и каналов. Кроме того, во время выполнения есть отличная базовая поддержка для планирования этих горутин.

Но, по сути, параллелизм лучше, чем параллелизм?

Яблоки лучше апельсинов?

Что такое условный заказ?

Условный ордер позволяет вам установить триггеры ордера для акций и опционов на основе движения цен акций, индексов или опционных контрактов.Существует 5 типов: условный, многоконтингентный, один-триггер-другой (OTO), один-отменяет-другое (OCO) и один-триггер-один-отменяет-другое (OTOCO). .

Условные заказы

Условный ордер запускает ордер на акции или опционы на основе любого из 8 триггерных значений для любой акции, до 40 выбранных индексов или любого действительного опционного контракта.

• Триггерные значения: последняя сделка, бид, аск, объем, изменение% вверх, изменение% вниз, 52-недельный максимум и 52-недельный минимум.
• Рыночный, лимитный, стоп-лосс и скользящий стоп-лосс становятся доступными типами ордеров после выполнения условного критерия.
• Тип защиты: стандартных или одноногих.
• Срок действия: Для условных критериев и для инициированного ордера это может быть день или срок действия до отмены (GTC).Срок действия условных критериев не обязательно должен совпадать со сроком действия сработавшего приказа.

Пример условного заказа

1. Вы размещаете условный ордер на покупку акций XYZ с лимитом в 25 долларов, если индекс UVW поднимается более чем на 1.25%.
2. Происходит ралли, которое подталкивает индекс вверх на 1,30% за день ...
3. ... который запускает лимитный ордер на покупку XYZ по цене 25 долларов.
4. XYZ достигает вашего лимита в 25 долларов, поэтому акции покупаются.

Многосторонние заказы

Многосторонний ордер запускает ордер на акции или опцион на основе комбинации 2 триггерных значений для любой акции или до 40 выбранных индексов.Критерии могут быть связаны словами «и одновременно», «или» или «тогда».

«И одновременно» выбирается, если оба критерия должны выполняться одновременно.

«Или» выбирается, если должен выполняться один из двух критериев.

«Тогда» выбирается, если критерии должны выполняться в последовательном порядке.

• Триггерные значения: последняя сделка, бид, аск, объем, изменение% вверх, изменение% вниз, 52-недельный максимум и 52-недельный минимум.
• Тип защиты: Варианты приклада или одной ножки.
• Срок действия: Для условных критериев и для инициированного ордера это может быть день или срок действия до отмены (GTC). Срок действия условных критериев не обязательно должен совпадать со сроком действия сработавшего приказа.

Пример многостороннего заказа

1.Вы покупаете XYZ по цене 25 долларов и размещаете Многосторонний ордер на продажу XYZ на рынке, если ...
2А. ... Последняя сделка XYZ меньше 20 долларов ...
2Б. ... или XYZ достигает нового 52-недельного максимума в 32 доллара.
3. XYZ поднимается до 32 долларов, что запускает ваш ордер на продажу. Стоимость вашего заказа составляет 32,01 доллара США.

Один-триггер-другой (OTO)

Ордер "один запускает другой" фактически создает как первичный, так и вторичный заказ.Если первичный заказ выполняется, автоматически срабатывает вторичный заказ. Этот тип ордера может помочь вам сэкономить время: разместите ордер на покупку в качестве основного ордера и соответствующий лимит на продажу, стоп-ордер на продажу или скользящий стоп-ордер на продажу одновременно. Или, если вы регулярно торгуете опционами, используйте ордер OTO для перехода в позицию покупки-продажи или покрытого колла. Ордера скользящего стопа доступны для любой или обеих сторон OTO.

• Тип защиты: Любая комбинация приклада и / или опций с одной ножкой.
• Срок действия: Может быть разным для каждого заказа.
• Для заказов OTO, которые действительны до отмены (GTC), весь заказ действителен в течение 180 дней (например, если основной заказ выполняется в 30-й день, вторичный заказ действует в течение 150 дней).
• Если основной заказ отменяется, вторичный заказ также отменяется.
• Если вторичный заказ отменяется, первичный заказ остается открытым как отдельный заказ.

Пример заказа «один запускает другой»

1.Вы размещаете OTO на покупку XYZ по 30 долларов и продажу со скользящим стоп-лоссом в 2 доллара.
2. Акция упадет до 30 долларов, что срабатывает ордер на покупку акции XYZ, который исполняется и ...
3. ... размещается скользящий стоп-лосс на продажу со следом 2 доллара с начальной ценой срабатывания 28 долларов.
4. XYZ увеличивается до $ 35 ...
5. ... таким образом, новая цена срабатывания скользящего стоп-приказа составляет 33 доллара.
6. XYZ торгуется до 33 долларов, что приводит к срабатыванию скользящего стоп-ордера, и акции продаются на рынке.

Одно отменяет другое (OCO)

При использовании ордера «один отменяет другой» (OCO) действуют 2 ордера, так что, если один из них выполняется, другой автоматически запускается для отмены.

Когда заказы размещаются на пенсионных счетах, проверка разумности цены помогает предотвратить выполнение обоих заказов OCO на быстром рынке. Этой функции нет в не пенсионных счетах.

• Тип защиты: Любая комбинация ложей или опционов на одну ножку.
• Срок действия: Должен быть одинаковым для обоих заказов.
• Приказы могут быть на одни и те же акции одного и того же контракта на акции или опционы, но на противоположных сторонах рынка (лимит продажи и стоп-ордер на продажу).

Пример ордера «один отменяет другой»

1. Вы покупаете акции XYZ по цене 23 доллара.
2. Акции XYZ поднимаются до 25 долларов.
3. Вы размещаете OCO с ордером на продажу на сумму 27 долларов и ...
4. ... стоп на продажу на уровне 24 доллара.
5. Акция XYZ достигла 27 долларов, поэтому ваш ордер на продажу исполняется и ...
6. ... ваш стоп-приказ на продажу отменен.

Один-триггер-один-отменяет-другой (OTOCO)

В ордере «один триггер-один-один отменяет-другой» вы размещаете первичный ордер, который в случае исполнения запускает 2 вторичных ордера.

Если один из этих вторичных заказов выполняется, другой автоматически отменяется.

• Тип защиты: Любая комбинация ложей или опционов на одну ножку.
• Срок действия: Первичный заказ может отличаться от обоих вторичных заказов. Однако оба вторичных приказа должны иметь одинаковое время действия.

Пример ордера "один срабатывает, один отменяет другой"

1.Вы размещаете заказ на покупку XYZ по цене 25 долларов.
2. В то же время вы размещаете 2 ордера на продажу, один со стоп-лоссом на 23 доллара и один с лимитом 27 долларов.
3. XYZ торгуется по 25 долларов.
4. Ваш заказ на покупку исполняется.
5. Одновременно срабатывают ваши 2 ордера на продажу.
6. XYZ упадет до 23 долларов.
7. Ваш стоп-ордер исполняется, а ваш лимитный ордер автоматически отменяется.

Следующие шаги для рассмотрения

Сопоставьте идеи с потенциальными инвестициями с помощью нашего скринера акций.

общих предложений | NY CourtHelp

Ниже приводится список типов общих приговоров для обвиняемого, признанного виновным в совершении преступления.

Условная выписка
Подсудимый освобождается при определенных условиях, таких как возврат денег, обращение к наркотикам, управление гневом, профессиональное обучение или программа GED или уплата штрафа. Если какое-либо из условий не выполнено, обвиняемый может быть повторно приговорен к тюремному заключению или тюремному заключению.

штраф
Когда обвиняемый оштрафован, он может либо заплатить штраф, либо отправиться в тюрьму. Ответчику может также потребоваться выплатить штраф в дополнение к условному освобождению, испытательному сроку или тюремному заключению.

Испытательный
Ответчик находится под надзором Департамента пробации в течение нескольких лет и, возможно, должен будет соблюдать определенные условия, такие как возврат денег, прием препарата, управление гневом, профессиональное обучение или программа GED или уплата штрафа.

Реституция
Обвиняемый должен возместить потерпевшей ущерб, причиненный преступлением. Возмещение может быть условным условием или условным освобождением.Узнайте больше о реституции.

Безусловная выписка
Подсудимый выносится приговор и освобождается без постановления судьей каких-либо условий для его освобождения.

Тюремное заключение
Подсудимого отправляют в тюрьму или СИЗО на определенное время.

Неопределенные и окончательные приговоры
Подсудимый может быть приговорен к бессрочному приговору.Это означает, что обвиняемый приговорен к минимальному и максимальному сроку тюремного заключения, например, 3-5 лет. Точное время зависит от того, ведет ли обвиняемый в тюрьме и / или соблюдает ли он или она условия приговора. Определенный приговор означает, что обвиняемый приговорен к определенному сроку, например, к 5 годам.

Раздельное предложение
Разделенный приговор, иногда называемый шоковым испытательным сроком, - это когда часть наказания отбывается в тюрьме, а остальная часть отбывается с испытательным сроком.Например, обвиняемый попадает в тюрьму на срок до 6 месяцев за тяжкое преступление (меньше минимального срока наказания), а затем освобождается с испытательным сроком под надзором Департамента пробации в течение нескольких лет и должен соблюдать определенные условия.

Одновременное предложение
Если подсудимый в настоящее время отбывает другое наказание, или признан виновным в более чем одном преступлении или более чем одном обвинительном заключении, он или она отбывает одновременный приговор, когда наказания исполняются одновременно.Параллельное предложение может быть объединено с последовательным предложением.

Последовательный приговор
Если подсудимый в настоящее время отбывает еще один приговор, или признан виновным в более чем одном преступлении или более чем одном обвинительном заключении, он или она отбывает наказание подряд, когда каждое наказание применяется одно за другим. Последовательное предложение можно объединить с параллельным предложением.

Рецидивисты
Рецидивист - это обвиняемый, который в прошлом был осужден за уголовное преступление.Существуют предикатные преступники, настойчивые жестокие преступники и настойчивые преступники:

• Предикатный преступник - это лицо, осужденное за уголовное преступление в течение 10 лет после вынесения ему приговора. Резко увеличивается минимальный приговор, который судья может назначить за предикатное преступление.
• У стойкого преступника будет более длительный минимальный срок за 2-е или 3-е преступление. Лица, впервые совершившие насильственные преступления, могут быть приговорены к сроку от 1 до 25 лет в зависимости от класса совершенного тяжкого преступления.Повторно совершившие насильственные преступления могут быть приговорены к срокам от 3 до 25 лет. Преступники, совершившие насильственные действия в третий раз, являются постоянными преступниками и могут быть приговорены к пожизненному заключению.