L’esecuzione del codice Python in parallelo può essere realizzata attraverso vari metodi, ma uno dei più comuni è l’utilizzo dei moduli multiprocessing o threading forniti da Python.
Il modulo multiprocessing consente agli utenti di creare processi separati con un punto di ingresso indipendente, che consente l’esecuzione in parallelo. Ecco un esempio di base:
```
from multiprocessing import Process
def print_func(continent=‘Asia’): print(‘Il nome del continente è :’, continent)
if name == “main”: # conferma che il codice viene eseguito direttamente names = [‘America’, ‘Europe’, ‘Africa’] procs = [] proc = Process(target=print_func) # istanzia senza argomento per ottenere il valore di default procs.append(proc) proc.start()
# instanziare il processo con argomenti for name in names: # passa ogni nome al nome del continente proc = Process(target=print_func, args=(name,)) procs.append(proc) proc.start() # completa i processi for proc in procs: proc.join() ```In alternativa, il modulo threading può essere utilizzato per creare thread, piuttosto che processi. Questo è particolarmente utile se si desidera condividere la memoria tra diverse parti del codice.
```
import threading
def print_numbers(): for i in range(10): print(i)
def print_letters(): for letter in [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’]: print(letter)
Si noti che i thread in Python non sono realmente paralleli a causa del Global Interpreter Lock (GIL), il quale permette l’esecuzione di un solo thread alla volta in un processo. Perciò, per sfruttare l’intera capacità di elaborazione di un sistema multi-core, si dovrebbero utilizzare i processi.
