🎓 | Einführung in die Informatik | S01E08 | Parallelität und Nebenläufigkeit

Das Wichtigste aus dem Video

Tipp auf eine Zeit – das Video springt genau dorthin.

1. 11:41 In Visual Studio Code solltest du für Python-Dateien den passenden Interpreter beziehungsweise die gewünschte Anaconda-Umgebung auswählen. Die Dateiendung `.py` aktiviert automatisch den Python-Sprachmodus.
2. 17:36 Der Python-Sprachmodus bietet Autovervollständigung, eingeblendete Dokumentation und Warnungen vor ungenutzten Imports oder Variablen. Solche Hinweise helfen, ungenutzten Code früh zu erkennen.
3. 23:54 Ein sequentielles Programm führt seine Abschnitte nacheinander aus; auch Schleifen kehren dabei lediglich zu einem früheren Punkt desselben Ablaufs zurück.
4. 26:56 Durch verzahnte oder parallele Ausführung lässt sich in derselben Zeit mehr erledigen. Der Vorteil wächst, wenn viele Programme oder Teilaufgaben verarbeitet werden müssen.
5. 28:01 Ein Betriebssystem-Scheduler priorisiert Aufgaben und versucht, sie parallel auszuführen. Ereignisorientiertes Arbeiten vermeidet wiederholte Abfragen und nutzt Wartezeiten für andere Aufgaben.
6. 29:06 Eine hohe CPU-Auslastung kann bei rechenintensiven Aufgaben erwünscht sein, weil die vorhandene Leistung tatsächlich genutzt wird. Parallelisierung hat aber Grenzen und lohnt sich nicht, wenn ihr Zusatzaufwand den Zeitgewinn übersteigt.
7. 30:41 Auf Hardwareebene bestimmt der Takt, wie viele Maschinenbefehle in einer bestimmten Zeit ausgeführt werden. Spezialisierte Hardware kann unabhängige Prüfungen parallel erledigen und dadurch gegenüber einer sequenziellen Schleife stark beschleunigen.
8. 36:28 In einem eigenständigen Python-Programm kennzeichnet die Abfrage `if __name__ == "__main__":` den Code, der beim direkten Start ausgeführt werden soll.
9. 39:27 Die Laufzeit lässt sich messen, indem du vor der Aufgabe `time.time()` speicherst und anschließend die Startzeit von der neuen Zeit abziehst. So können verschiedene Implementierungen mit derselben Aufgabe verglichen werden.
10. 44:52 Getrennte Funktionen für das Laden einer einzelnen Webseite und aller Webseiten schaffen wiederverwendbaren, leichter änderbaren Code. In der sequenziellen Variante ruft eine Schleife jede URL nacheinander mit derselben Session ab.
11. 52:32 Beim Threading bearbeitet ein Betriebssystem mehrere Teilaufgaben nebenläufig. Ein `ThreadPoolExecutor` kann eine Downloadfunktion über eine URL-Liste verteilen und über `max_workers` die Zahl gleichzeitig arbeitender Threads begrenzen.
12. 55:24 Thread-lokale Sessions verhindern, dass sich parallele Downloads dieselbe Session unkontrolliert teilen. Existiert für einen Thread noch keine Session, wird sie erzeugt und anschließend wiederverwendet.
13. 1:05:15 Multiprocessing zerlegt eine Aufgabe in unabhängige Prozesse, die ohne feste Reihenfolge arbeiten können. Ein Prozess-Pool verteilt die Webseiten mit `map` und initialisiert für die Prozesse eine gemeinsame Session-Struktur.
14. 1:25:54 Asynchrone Programmierung arbeitet mit einer Event-Loop, die Aufgaben bis zu ihrem Abschluss ausführt und verfügbare Parallelität ausnutzen kann. Sie eignet sich besonders für viele wartende Aufgaben und skalierbare Serversysteme.
15. 1:30:55 Kleine Laufzeitunterschiede werden bei häufig wiederholten Aufgaben zu großen Gesamteffekten: Im gezeigten Lauf wurden 2.000 Webseitenaufrufe in 36 Sekunden statt 160 Aufrufe in etwa 46 Sekunden verarbeitet.
16. 1:34:12 Mehr Worker machen ein Threading-Programm nur bis zu einem bestimmten Punkt schneller. Danach kann die Synchronisation der Threads mehr kosten als die zusätzliche Parallelität einspart, weshalb die Workerzahl gemessen und abgestimmt werden muss.
17. 1:37:06 Eine Lösung muss nicht nur korrekt funktionieren, sondern anhand einer Metrik bewertet werden. Die gemessene Laufzeit bildet dafür ein Testbett, mit dem sich Implementierungen objektiv vergleichen lassen.
18. 1:38:15 Passende Datentypen können Speicherbedarf und Laufzeit reduzieren: Wenn nur Werte von 0 bis 255 benötigt werden, kann ein vorzeichenloser 8-Bit-Integer genügen statt eines systemweit größeren Integers.
19. 1:39:05 PPA bezeichnet die Bewertungsgrößen Performance, Area und Power. Auf PCs steht oft die Geschwindigkeit im Vordergrund, während bei akkubetriebenen Mikrocontrollern und Digitalisierungsprojekten auch Energieverbrauch und verfügbare Hardwarefläche entscheidend sind.
20. 2:04:20 Programmieren lernst du vor allem durch eigenes Ausprobieren und Fehler. Fehlgeschlagene Tests und Programmfehler zeigen, was verbessert werden muss, und gehören deshalb zum Lernprozess.
21. 2:08:33 Sequenzielle Skripte bleiben bei wenigen Variablen übersichtlich, werden mit umfangreichen Datenstrukturen und vielen Datensätzen jedoch schwer wartbar. Objektorientierung bündelt zusammengehörige Informationen und Verhalten in strukturierten Einheiten.
22. 2:10:34 Objektorientierte Programmierung bündelt Eigenschaften und Verhaltensweisen in Objekten. Eine Klasse dient dabei als Blaupause, aus der eigenständige Objekte mit gemeinsamen Grundmerkmalen und individuellen Werten entstehen.
23. 2:17:20 Positionsbasierte Listen sind fehleranfällig, wenn ein Wert fehlt oder sich die Reihenfolge ändert; dann kann derselbe Index plötzlich einen anderen Datentyp liefern. Bei vielen Datensätzen wird außerdem das Anlegen, Finden und Ändern einzelner Variablen mühsam.
24. 2:26:15 Eine Klasse ist die gemeinsame Blaupause, während ihre Instanzen konkrete, getrennt gespeicherte Objekte sind. Instanzen derselben Klasse dürfen gleiche Namen besitzen und dennoch unterschiedliche Inhalte haben.
25. 2:28:48 Die Methode `__init__` initialisiert ein neues Objekt; `self` verweist auf genau diese Instanz. Zuweisungen wie `self.name = name` erzeugen Attribute, deren Werte beim Erstellen des Objekts übergeben werden.
26. 2:35:24 Attribute einer Instanz lassen sich über den Punktoperator lesen und verändern, etwa `buddy.alter`. Klassenweite Werte können ebenfalls überschrieben werden, doch kontrollierte Setter sind sinnvoll, wenn nur bestimmte Datentypen oder Werte erlaubt sein sollen.
27. 2:39:49 Eigene Klassenmethoden kapseln Verhalten, beispielsweise eine Beschreibung, die aus den Attributen Name und Alter erzeugt wird. Dadurch muss aufrufender Code weder Listenindizes kennen noch die Ausgabe jedes Mal neu zusammensetzen.
28. 2:57:16 Getter liefern den aktuellen Attributwert, Setter ändern ihn kontrolliert. In einem Setter kann geprüft werden, ob der neue Wert den erwarteten Typ oder andere Bedingungen erfüllt.
29. 3:03:09 Vererbung übernimmt Grundinformationen einer allgemeineren Klasse und ergänzt nur die Unterschiede einer spezielleren Klasse. So kann etwa eine allgemeine Tierklasse gemeinsame Merkmale liefern, während Klassen für Hunde, Katzen oder Vögel nur ihre Besonderheiten definieren.

Zum Nachlesen