Александр Нилогов

CPU-bound.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+import concurrent.futures
+from hashlib import md5
+from random import choice
+from time import time
+
+
+def is_prime(n):
+    while True:
+        s = "".join([choice("0123456789") for i in range(50)])
+        h = md5(s.encode('utf8')).hexdigest()
+
+        if h.endswith("00000"):
+            return s + ',' + h
+
+
+def main():
+    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
+        for answer in zip(executor.map(is_prime, range(3))):
+            print(answer)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    time1 = time()
+    main()
+    time2 = time()
+    print(time2 - time1)

REPORT.md

@@ -0,0 +1,115 @@
+# Параллелизм и асинхронность
+## IO-bound. Проверяем ссылки на страницах Википедии
+### синхронно в 1 поток:
+
+Время выполнения:
+
+![image](/images/1.bmp)
+Заняло около 22 минут
+
+Диспетчер задач:
+
+![image](/images/2.bmp)
+
+
+### С помощью ThreadPoolExecutor:
+*  5 воркеров
+
+Время выполнения:
+
+![image](/images/3.bmp)
+Около 5 минут
+
+Диспетчер задач:
+
+![image](/images/4.bmp)
+
+* 10 воркеров:
+
+Время выполнения:
+
+![image](/images/5.bmp)
+около 4 минут
+
+Диспетчер задач:
+
+![image](/images/6.bmp)
+
+* 100 воркеров:
+
+Время выполнения:
+
+![image](/images/7.bmp)
+около 3 минут
+
+Диспетчер задач:
+
+![image](/images/8.bmp)
+
+### Вывод:
+Использование памяти значительно разнится в сравнение с одним потоком, если сравнивать с разными значениями(5, 10, 100), то разница практически не заметна. При использовании ThreadPoolExecutor уменьшилось время выполнения.
+
+## CPU-bound. Генерируем монетки
+
+* На 1 ядре:
+
+Время выполнения:
+
+![image](/images/9.bmp)
+около 2 минут
+
+Диспетчер задач:
+
+![image](/images/10.bmp)
+
+* 2 воркера:
+
+Время выполнения:
+
+![image](/images/11.bmp)
+около 2 минут
+
+Диспетчер задач:
+
+![image](/images/12.bmp)
+
+* 4 воркера:
+
+Время выполнения:
+
+![image](/images/13.bmp)
+около 2 минут
+
+Диспетчер задач:
+
+![image](/images/14.bmp)
+
+* 5 воркеров:
+
+Время выполнения:
+
+![image](/images/15.bmp)
+меньше минуты
+
+Диспетчер задач:
+
+![image](/images/16.bmp)
+
+* 10 воркеров:
+
+Время выполнения:
+
+![image](/images/17.bmp)
+около минуты
+
+Диспетчер задач:
+
+![image](/images/18.bmp)
+
+* 100 воркеров:
+* ошибка
+
+![image](/images/19.bmp)
+
+### Вывод:
+При использовании одного ядра нагрузка была несильной. При использовании ProcessPoolExecutor время сократилось. При увеличении воркеров нагрузка на ЦП немного увеличивалась. Есть некоторая погрешность в значениях, так как нагрузка была неоднозначной.

wiki.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+import urllib.request
+from urllib.parse import unquote
+import concurrent.futures
+
+links = open('res.txt', encoding='utf8').read().split('\n')
+
+
+def load_url(link, timeout):
+    with urllib.request.urlopen(link, timeout=timeout) as conn:
+        return conn.code
+
+
+with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
+    future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 5): url for url in links}
+    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
+        url = future_to_url[future]
+        try:
+            data = future.result()
+        except Exception as e:
+            print('%r exception: %s' % (url, e))
+        else:
+            print(data)