Parallélisation

Le langage Python propose plusieurs façons de paralléliser un traitement sans faire appel à des librairies extérieures. C’est ce que propose d’aborder les paragraphes suivantes.

• Threads
  • Premier thread
  • Synchronisation
  • Interface graphique
  • Files de messages
  • Multithreading plus simple
  • GIL - Global Interpreter Lock
  • Bibliographie

Il existe d’autres librairies qui ont été développés pour des usages spécifiques telles que joblib qui est utilisé par scikit-learn. La librairie gevent est un équivalent de la librairie asyncio qui a été intégrée à Python 3.4. Plus récemment, le package uvloop propose une accélération de deux à quatre fois par rapport à la librairie asyncio : uvloop: Blazing fast Python networking. Cette dernière librairie est utilisée par le module sanic qui implémenté un serveur web plus rapide que flask. La page Parallel Processing in Python passe en revue différentes stratégies de parallélisation pour l’implémentation de calculs numériques avec joblib, cython, OpenMP.