Python多进程并行编程：高效利用mpi4py进行集群计算

Python多进程并行编程实践-mpi4py的使用

高性能计算项目中的C；虽然C++和Fortran等编译语言因其性能而受到喜爱，但Python的灵活性和易用性使其在算法开发和验证方面大放异彩。
高性能计算项目定位于性能计算领域。
本文简要介绍如何在Python环境下使用MPI接口在集群上运行并行计算。

消息传递接口MPI（MessagePassingInterface）是一种并行计算模型，通过通信实现任务分配和协调，完成相同的任务。
多个进程运行在同一个通信域中，通过MPI为每个进程提供的接口，程序员可以分配不同编号的函数，实现进程间的通信。

在Python中实现并行计算时，由于CPython解释器中的全局解释器锁（GIL）；多线程并行计算是有限的。
因此，Python多进程并行编程成为实现并行计算的首选方式。
Python创建多个进程，例如“os.fork()”和“multiprocessing”模块。
Python进程在上一篇文章《Python多进程并行编程实践——多处理模块》中。
我们讨论通过“manay”使用进程桥进行管理和分布式进程计算。

在Python中，进程间通信主要是“管道”；`队列`,它主要依赖于`multiprocessing`模块提供的工具，例如`Array`和`Value`。
尽管这些工具简化了进程间通信，但实际应用中的灵活性和效率仍然受到限制。
因为MPI在这方面表现比较好；Python中通过调用MPI接口进行并行计算无疑会带来更高效的性能和更强大的并行处理能力。

mpi4py是一个基于MPI构建并用Cython编写的Python库。
极大的方便了Python数据结构在多进程之间的传输、信号通信、小组内的集体沟通；非阻塞通信；重复的非阻塞通信；组间无阻塞通信；通信等mpi4pyPython对象，通过对numpy数组和Fortran/C/C++程序的封装，用户可以使用Python代码实现与MPI库的高效交互。

使用mpi4py在Python环境中运行并行程序；默认为“mpi4py”安装时，环境自动启动。
mpi4py通过“Init()”和“Finalize()”接口管理MPI环境的初始化和终止。
同时，它还提供自动调用“MPI_Finalize()”来完成环境并确保资源被释放。

在并行计算中，进程间通信是关键。
mpi4py提供了丰富的接口，支持点对点通信和组内通信。
点对点通信支持直接传输数据对象以进行高效通信，允许在进程（基于发酵）和数值数组之间传输Python内置对象。
组通信涉及在进程组内收集数据；它简化了编程并实现了可移植性等功能。

在实际应用中，使用mpi4py实现并行计算可以显着提高计算性能。
例如，通过将计算任务分布到多个进程上，可以充分利用多核资源，加速计算进程。
在本文中，通过使用mpi4py并行化双画操作；原始计算工作对比了单进程运行和10进程并行运行，结果显示并行运行后效率提升了10倍。

总之，mpi4py为Python环境下的并行计算提供了功能强大且易于使用的工具包，让开发者可以轻松地在Python中实现复杂的并行操作。
通过理解并熟练使用mpi4py；可以大幅提升计算性能，为高性能计算项目提供有力支持。

参考资料及额外学习资料：

Python多进程系列之Pipe类

许多进程还有一种称为管道的数据传输机制，它与队列类似。
Pipe在进程之间创建一个管道并返回一个元组(con1,con2)。
其中，Cone1和Cone2代表管道两端的连接元件。
这里注意，管道必须在创建流程对象之前创建。
。
如果双工值设置为false，con1只能用于接收，con2只能用于发送。

send(obj)：通过连接发送obj

recv()：接收con2.send(obj)发送的对象。
如果没有消息要接收，recv方法将永远关闭。
如果接收端关闭连接，则抛出EOFError

close()：关闭连接。
如果con1被垃圾回收，则会自动调用此方法。

fileno()：返回连接使用的整数文件描述符

poll([expired])：如果连接上的数据存在，则返回true。
超时指定最大等待时间。
如果超时值为空，则操作将无限期地等待数据到达。

send_bytes(buffer[,offset[,size]])：通过连接发送一个字节数据缓冲区，buffer是任何支持buffer接口的东西，offset是缓冲区中的字节偏移量，size是发生的字节数。
结果作为单个消息发出，然后使用recv_bytes()接收。

recv_bytes([maxlength])：接收send_bytes()方法发送的全字节消息。
maxlength指定接受的最大字节数。
如果传入消息超过此值，则会引发IOError异常，并且无法在连接上进行进一步读取。
如果接收端关闭连接并且没有数据，则会引发EOFError

recv_bytes_in(buffer[,offset])：接收完整的字节消息并将其存储在缓冲区对象中。
。
offset指定存储消息的缓冲区中的字节偏移量。
返回值是接收到的字节数。
如果消息的长度超过缓冲区空间，则会引发BufferTooShort异常。

结果：