怎么使用Python提供高性能计算服务

这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么使用Python提供高性能计算服务，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。前言python具有丰富的库，并且很容易作为胶水语言很容易与c/c++进行交互集成。因此为了适应快速变化的业务和兼顾计算效率，在上层采用python作为server提供service，在底层采用c/c++进行计算是一种对于算法开发者非常适宜的方式。python flask库提供http接口以及相关demo页面，gunicorn提供多核并行能力，底层c++库提供单线程上的计算。下面通过一个例子说明这种架构。代码地址：python_hps准备在实验开始之前，需要安装flask、gunicorn、apach bench tool等工具。注：所有实验均在l免费云主机、域名inux系统中进行。测试机器为4核虚拟机。计算计算部分模拟真实计算，因此计算量比较大，在我测试的虚拟机上单核单线程跑400ms左右。c++核心计算部分，随便写的：python wrapper，采用ctypes：flask http API：单核服务首先测试python单核服务，同时也是单线程服务(由于python GIL的存在，python多线程对于计算密集型任务几乎起反作用)。启动服务在script目录下执行run_single.sh，即测试服务另外打开一个终端，执行script目录下的bench.sh，即测试结果CPU运转ab测试结果可以看出CPU只用了1个核，负载是2.44 request/second。多核启动服务在script目录下执行run_parallel.sh，即其中gun.conf是一个python脚本，配置了gunicorn的一些参数，如下：测试服务另外打开一个终端，执行script目录下的bench.sh，即测试结果CPU运转ab测试结果可以看出CPU用满了4个核，负载是8.56 request/second。是单核的3.5倍左右，可以任务基本达成多核有效利用的的目的。总结使用flask、gunicorn基本可以搭建一个用于调试或者不苛责过多性能的服务，用于算法服务提供非常方便。本文提供该方案的一个简单示例，实际业务中可基于此进行修改完善。上述就是小编为大家分享的怎么使用Python提供高性能计算服务了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注云技术行业资讯频道。

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