Python，Java，C＃和并行算法

Question

我想知道：尝试在Python中创建并行算法是否有任何优点？假设我想研究一种新的并行算法，我可以选择C，C＃和Python，其中一种或哪种“更好”来测试和测试这些算法，或者它们只是“功能相当”，除了与解释/编译/ vm语言相关的常量，它们都是一样的吗？感谢

Answer 1

由于全局解释器锁定（GIL），Python不适合这种情况，因此它无法正常工作。 C在多线程环境中很难使用，但有一种替代 - Cilk语言。 C＃是并行编程的不错选择。您可以使用任务并行库，并发数据结构和.NET Framework 4中的PLINQ。

Answer 2

C有很多替代品，但它是一种低级语言。英特尔的Thread Building Blocks是一个基于Cilk的商业并行库，我听说它很好。

这取决于你想为Python做什么。虽然您可以通过使用Cython（一种预编译的Python变体）来回避GIL，但Cython编译速度很慢并且失去了平台独立性。此外，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multiprocessing模块（要求回避GIL），您可以编写一些简单的并行代码。

Java可能是你最好的选择。 synchronized关键字以及合适的原语（例如线程安全的非阻塞队列）使其相对令人愉快。 Java虽然陈旧，但是你浪费时间编写比Python更详细的代码。

我慢慢地（渐进地）在Haskell中学习并行性。获得高效运行似乎并不是最简单的事情，但如果你的任务非常平行，那么它似乎运作良好。而且，当然，Haskell具有令人难以置信的表现力（在你克服它之后在语法上有很大的不同 - 因为它有很好的理由而不同），并且由于它的功能性，你不会得到奇怪的国家腐败问题;最糟糕的情况是你的代码不能扩展。有各种各样的库，比如STM（软件事务存储器），它们似乎比命令式程序员使用的原语（如锁）更好地解决了某些问题（在理论上）。

Answer 3

我肯定会使用Python，因为编写Python程序既快速又简单，并且因为它可能已经包含了您需要的所有工具。它将允许您专注于算法，而不是处理语法和声明。

对于基准测试，您可以使用cProfile或timeit模块。

您想测试哪种并行算法？有许多方法可以进行并行编程。对于需要扩展到许多进程的算法，最简单的方法可能是使用MPI。 mpi4py是一个非常好的Python实现，如果你需要处理数字数组，它与numpy紧密集成。

如前所述，由于multithreading，GIL只能使用1个处理器。但这种限制仅适用于这种情况。您可以在所需数量的处理器上使用multiprocessing。

最后，Python中有functional programming的工具。 coroutines对于并发编程非常有用。