Python，Java，C＃和并行算法

问题描述

| 我想知道：尝试在Python中创建并行算法有什么好处吗？假设我想研究一种新的并行算法，并且我可以选择C，C＃和Python，其中一个或另一个“更好”地测试和基准化这些算法，或者它们只是“功能等效”并且，除了与解释/编译/ vm语言关联的常量之外，它们是否都相同？谢谢     

解决方法

        由于全局解释器锁（GIL），Python不适合此操作，它不能以这种方式工作。 C在多线程环境中很难使用，但是有另一种选择-Cilk语言。 C＃是并行编程的不错选择。您可以使用.NET Framework 4中的任务并行库，并发数据结构和PLINQ。     ,        C有很多替代方案，但这是一种底层语言。我听说英特尔的线程构建模块是一个基于Cilk的商业并行库，很好。 这取决于您要为Python做什么。虽然您可以使用预先编译的Python变体Cython避开GIL，但Cython的编译速度很慢，并且失去了平台独立性。另外，Python是一种脚本语言，因此您通常希望在并行化之前切换到更快的语言。话虽这么说，使用Python中的“ 0”模块（可以避开GIL），您可以编写一些简单的并行代码。 Java可能是最好的选择。关键字``1''以及不错的基元（例如线程安全的非阻塞队列）使其相对令人满意。尽管Java很老，所以您比Python浪费更多的时间编写冗长的代码。 我正在（逐步）在Haskell中学习并行性。高效运行似乎不是最容易的事情，但是如果您的任务相当并行，那么它似乎可以很好地工作。而且，当然，Haskell的表现力令人难以置信（在语法上完全不同之后-出于充分的理由恕我直言，这是不正确的），并且由于它的功能，您不会遇到奇怪的国家腐败问题；最坏的情况是您的代码无法扩展。有各种各样的库，例如STM（软件事务存储），从理论上讲，它们似乎比命令式程序员使用的原语（例如锁）要好得多（理论上）。     ,        我将最终使用Python，因为编写Python程序既快速又容易，并且因为它可能已经包含了您需要的所有工具。它使您可以专注于算法，而无需处理语法和声明。 对于基准测试，可以使用cProfile或timeit模块。 您要测试哪种并行算法？有许多方法可以进行并行编程。对于需要扩展到许多流程的算法，最简单的方法可能是使用MPI。 mpi4py是Python的一个很好的实现，如果需要处理数字数组，则与numpy紧密集成。 如前所述，由于GIL，多线程只能使用1个处理器。但是此限制仅适用于这种情况。您可以在所需的多个处理器上使用多处理。 最后，Python中提供了用于函数式编程的工具。协程对于并发编程可能非常有用。