ಪೈಥಾನ್‌ನ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗೆ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ. ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆಗಾಗಿ ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ.
ಪೈಥಾನ್ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಪಾಂಡಿತ್ಯ
ಪೈಥಾನ್, ತನ್ನ ಸೊಬಗು ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖತೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಗ್ಲೋಬಲ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಲಾಕ್ (GIL) ನಿಂದಾಗಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ. GIL ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್‌ಗೆ ಮಾತ್ರ ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್‌ನ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಿತಿಯು ಸಿಪಿಯು-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಮಲ್ಟಿಥ್ರೆಡೆಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಸವಾಲನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು, ಪೈಥಾನ್‌ನ multiprocessing ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಬಹು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಬಲ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು GIL ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡಿ, ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಪೈಥಾನ್ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್‌ಗಳು ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ದಕ್ಷ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆಗೆ ಹೇಗೆ ಅನುಕೂಲ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಮಲ್ಟಿ-ಕೋರ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಬೇಕಾದ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ನಾವು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಕೆಲವು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಏಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:
- ಸಿಪಿಯು-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳು: ಸಿಪಿಯು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಾದ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗಣನೆಗಳು, ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು GIL ನಿಂದ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ. ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹು ಕೋರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹ ವೇಗವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
- ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು: ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಬಹು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸುವುದರಿಂದ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮಯವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಷೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ - ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಣಾযোগ্যವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸ್ವತಂತ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಸ್ವತಂತ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ, ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಲು ಒಂದು ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಹು ಕ್ಲೈಂಟ್ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್ ಅಥವಾ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಇಂಟರ್-ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್ (IPC) ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ. ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಯದ ಸ್ವರೂಪದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳು, ಡಿಸ್ಕ್ I/O) asyncio ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮಲ್ಟಿಥ್ರೆಡಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಸಿಪಿಯು-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್‌ಗಳ ಪರಿಚಯ
ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್ ಎನ್ನುವುದು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಲಭ್ಯವಿರುವ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. multiprocessing.Pool ಕ್ಲಾಸ್ ಈ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸಲು ಒಂದು ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್ ರಚಿಸುವುದು
ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು, ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಚಿಸಬೇಕಾದ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ. ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದಿದ್ದರೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸಿಪಿಯುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು multiprocessing.cpu_count() ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಷ್ಟು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
from multiprocessing import Pool, cpu_count
def worker_function(x):
# Perform some computationally intensive task
return x * x
if __name__ == '__main__':
num_processes = cpu_count() # Get the number of CPUs
with Pool(processes=num_processes) as pool:
results = pool.map(worker_function, range(10))
print(results)
ವಿವರಣೆ:
- ನಾವು
multiprocessingಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಿಂದPoolಕ್ಲಾಸ್ ಮತ್ತುcpu_countಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಇಂಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. - ನಾವು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ
worker_functionಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ (ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು). if __name__ == '__main__':ಬ್ಲಾಕ್‌ನೊಳಗೆ (ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನೇರವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು), ನಾವುwith Pool(...) as pool:ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಬಳಸಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಬ್ಲಾಕ್‌ನಿಂದ ಹೊರಬಂದಾಗ ಪೂಲ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.- ನಾವು
pool.map()ಮೆಥಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿworker_functionಅನ್ನುrange(10)ಇಟರೇಬಲ್‌ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ.map()ಮೆಥಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ವಿತರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. - ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುತ್ತೇವೆ.
map(), apply(), apply_async(), ಮತ್ತು imap() ಮೆಥಡ್‌ಗಳು
Pool ಕ್ಲಾಸ್ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಲು ಹಲವಾರು ಮೆಥಡ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:
map(func, iterable):iterableನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಐಟಂಗೆfuncಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಿದ್ಧವಾಗುವವರೆಗೆ ಬ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಇಟರೇಬಲ್‌ನ ಅದೇ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.apply(func, args=(), kwds={}): ನೀಡಿರುವ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆfuncಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ. ಫಂಕ್ಷನ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಇದು ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಬಹು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆapplyಮೆಥಡ್mapಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ದಕ್ಷವಾಗಿರುತ್ತದೆ.apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None):applyನ ನಾನ್-ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಆವೃತ್ತಿ. ಇದುAsyncResultಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ನೀವುAsyncResultಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ನget()ಮೆಥಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಫಲಿತಾಂಶ ಲಭ್ಯವಾಗುವವರೆಗೆ ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಆಗಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಫಂಕ್ಷನ್‌ನಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲುerror_callbackಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.imap(func, iterable, chunksize=1):mapನ ಒಂದು ಲೇಜಿ ಆವೃತ್ತಿ. ಇದು ಇಟರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲು ಕಾಯದೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಲಭ್ಯವಾದಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.chunksizeಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪ್ರತಿ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಲಾದ ಕೆಲಸದ ಚಂಕ್‌ಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.imap_unordered(func, iterable, chunksize=1):imapಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕ್ರಮವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಇಟರೇಬಲ್‌ನ ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕ್ರಮವು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾಗಿರಬಹುದು.
ಸರಿಯಾದ ಮೆಥಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ:
- ಇನ್‌ಪುಟ್ ಇಟರೇಬಲ್‌ನ ಅದೇ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ನಿಮಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬೇಕಾದಾಗ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲು ಕಾಯಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದಾಗ
mapಬಳಸಿ. - ಏಕೈಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅಥವಾ ನೀವು ಕೀವರ್ಡ್ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಾಸ್ ಮಾಡಬೇಕಾದಾಗ
applyಬಳಸಿ. - ನೀವು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದಾಗ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಅನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸದಿದ್ದಾಗ
apply_asyncಬಳಸಿ. - ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಲಭ್ಯವಾದಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಬೇಕಾದಾಗ ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಸಹಿಸಬಲ್ಲವರಾದಾಗ
imapಬಳಸಿ. - ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕ್ರಮವು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ದಕ್ಷತೆ ಬೇಕಾದಾಗ
imap_unorderedಬಳಸಿ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಕಾರ್ಯ ಸಲ್ಲಿಕೆ
from multiprocessing import Pool, cpu_count
import time
def worker_function(x):
# Simulate a time-consuming task
time.sleep(1)
return x * x
def callback_function(result):
print(f"Result received: {result}")
def error_callback_function(exception):
print(f"An error occurred: {exception}")
if __name__ == '__main__':
num_processes = cpu_count()
with Pool(processes=num_processes) as pool:
for i in range(5):
pool.apply_async(worker_function, args=(i,), callback=callback_function, error_callback=error_callback_function)
# Close the pool and wait for all tasks to complete
pool.close()
pool.join()
print("All tasks completed.")
ವಿವರಣೆ:
- ಒಂದು ಕಾರ್ಯವು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಾಗ ಕರೆಯಲಾಗುವ
callback_functionಅನ್ನು ನಾವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ. - ಒಂದು ಕಾರ್ಯವು ವಿನಾಯಿತಿಯನ್ನು ಎತ್ತಿದರೆ ಕರೆಯಲಾಗುವ
error_callback_functionಅನ್ನು ನಾವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ. - ನಾವು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಆಗಿ ಪೂಲ್‌ಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಲು
pool.apply_async()ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. - ಪೂಲ್‌ಗೆ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ನಾವು
pool.close()ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ. - ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಿಂದ ನಿರ್ಗಮಿಸುವ ಮೊದಲು ಪೂಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಕಾಯಲು ನಾವು
pool.join()ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ.
ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ
ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್‌ಗಳು ದಕ್ಷ ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದರೂ, ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಂದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಇತರ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾಗೆ ನೇರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನ multiprocessing ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು: Value ಮತ್ತು Array
Value ಮತ್ತು Array ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳು ನಿಮಗೆ ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಬಹು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಂದ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು.
Value(typecode_or_type, *args, lock=True): ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಪ್ರಕಾರದ ಒಂದೇ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.typecode_or_typeಮೌಲ್ಯದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ., ಇಂಟಿಜರ್‌ಗೆ'i', ಡಬಲ್‌ಗೆ'd',ctypes.c_int,ctypes.c_double).lock=Trueರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಸಂಬಂಧಿತ ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.Array(typecode_or_type, sequence, lock=True): ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಪ್ರಕಾರದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಅರೇಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.typecode_or_typeಅರೇ ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ., ಇಂಟಿಜರ್‌ಗೆ'i', ಡಬಲ್‌ಗೆ'd',ctypes.c_int,ctypes.c_double).sequenceಅರೇಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದೆ.lock=Trueರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಸಂಬಂಧಿತ ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು
from multiprocessing import Process, Value, Lock
import time
def increment_value(shared_value, lock, num_increments):
for _ in range(num_increments):
with lock:
shared_value.value += 1
time.sleep(0.01) # Simulate some work
if __name__ == '__main__':
shared_value = Value('i', 0) # Create a shared integer with initial value 0
lock = Lock() # Create a lock for synchronization
num_processes = 3
num_increments = 100
processes = []
for _ in range(num_processes):
p = Process(target=increment_value, args=(shared_value, lock, num_increments))
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
print(f"Final value: {shared_value.value}")
ವಿವರಣೆ:
- ನಾವು ಆರಂಭಿಕ ಮೌಲ್ಯ 0 ನೊಂದಿಗೆ ಇಂಟಿಜರ್ (
'i') ಪ್ರಕಾರದ ಶೇರ್ಡ್Valueಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ. - ಶೇರ್ಡ್ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಜ್ ಮಾಡಲು ನಾವು
Lockಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ. - ನಾವು ಬಹು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಶೇರ್ಡ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಾರಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
increment_valueಫಂಕ್ಷನ್‌ನೊಳಗೆ, ನಾವು ಶೇರ್ಡ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮೊದಲು ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲುwith lock:ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಶೇರ್ಡ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.- ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ, ನಾವು ಶೇರ್ಡ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ನ ಅಂತಿಮ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಲಾಕ್ ಇಲ್ಲದೆ, ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳಿಂದಾಗಿ ಅಂತಿಮ ಮೌಲ್ಯವು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಅರೇಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು
from multiprocessing import Process, Array
import random
def fill_array(shared_array):
for i in range(len(shared_array)):
shared_array[i] = random.random()
if __name__ == '__main__':
array_size = 10
shared_array = Array('d', array_size) # Create a shared array of doubles
processes = []
for _ in range(3):
p = Process(target=fill_array, args=(shared_array,))
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
print(f"Final array: {list(shared_array)}")
ವಿವರಣೆ:
- ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಾತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಡಬಲ್ (
'd') ಪ್ರಕಾರದ ಶೇರ್ಡ್Arrayಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ. - ನಾವು ಬಹು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಅರೇಯನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಂದ ತುಂಬುತ್ತದೆ.
- ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ, ನಾವು ಶೇರ್ಡ್ ಅರೇಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ನಿಂದ ಮಾಡಿದ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಶೇರ್ಡ್ ಅರೇಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳು: ಲಾಕ್‌ಗಳು, ಸೆಮಾಫೋರ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಕಂಡಿಷನ್‌ಗಳು
ಬಹು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳು ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗ, ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. multiprocessing ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಹಲವಾರು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
Lock: ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಲಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ, ಇದು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗೆ ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಶೇರ್ಡ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಕೋಡ್‌ನ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.Semaphore: ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್, ಇದು ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಶೇರ್ಡ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸೀಮಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.Condition: ಒಂದು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್, ಇದು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಂಡಿಷನ್ ನಿಜವಾಗುವವರೆಗೆ ಕಾಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರೊಡ್ಯೂಸರ್-ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ಶೇರ್ಡ್ Value ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ Lock ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೋಡಿದ್ದೇವೆ. ಈಗ Condition ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸರಳೀಕೃತ ಪ್ರೊಡ್ಯೂಸರ್-ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಕಂಡಿಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೊಡ್ಯೂಸರ್-ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್
from multiprocessing import Process, Condition, Queue
import time
import random
def producer(condition, queue):
for i in range(5):
time.sleep(random.random())
condition.acquire()
queue.put(i)
print(f"Produced: {i}")
condition.notify()
condition.release()
def consumer(condition, queue):
for _ in range(5):
condition.acquire()
while queue.empty():
print("Consumer waiting...")
condition.wait()
item = queue.get()
print(f"Consumed: {item}")
condition.release()
if __name__ == '__main__':
condition = Condition()
queue = Queue()
p = Process(target=producer, args=(condition, queue))
c = Process(target=consumer, args=(condition, queue))
p.start()
c.start()
p.join()
c.join()
print("Done.")
ವಿವರಣೆ:
- ಡೇಟಾದ ಇಂಟರ್-ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್‌ಗಾಗಿ
Queueಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. - ಪ್ರೊಡ್ಯೂಸರ್ ಮತ್ತು ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್ ಅನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಜ್ ಮಾಡಲು
Conditionಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್ ಕ್ಯೂನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಾಗುವವರೆಗೆ ಕಾಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರೊಡ್ಯೂಸರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದಾಗ ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್‌ಗೆ ಸೂಚನೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. - ಕಂಡಿಷನ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು
condition.acquire()ಮತ್ತುcondition.release()ಮೆಥಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. condition.wait()ಮೆಥಡ್ ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತದೆ.condition.notify()ಮೆಥಡ್ ಕಂಡಿಷನ್ ನಿಜವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್‌ಗೆ (ಅಥವಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗೆ) ಸೂಚನೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ, ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ:
- ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್: ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ. UTF-8 ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ತಪ್ಪಾದ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಗೊಂದಲಮಯ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
- ಲೊಕೇಲ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು: ಲೊಕೇಲ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಕೆಲವು ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಲೊಕೇಲ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು
localeಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. - ಸಮಯ ವಲಯಗಳು: ಸಮಯ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ಸಮಯ ವಲಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ ಮತ್ತು ಸಮಯ ವಲಯ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು
pytzಲೈಬ್ರರಿಯೊಂದಿಗೆdatetimeಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ವಿಭಿನ್ನ ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. - ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮಿತಿಗಳು: ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆ ಅಥವಾ ತೆರೆದ ಫೈಲ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಈ ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. ವಿಭಿನ್ನ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಪರಿಸರಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
- ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ಪೈಥಾನ್‌ನ
multiprocessingಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್-ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ವಿಭಿನ್ನ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (ವಿಂಡೋಸ್, ಮ್ಯಾಕ್ಓಎಸ್, ಲಿನಕ್ಸ್) ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿರಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಗುರಿ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಪಾನ್ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವು ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು (ಫೋರ್ಕಿಂಗ್ ವರ್ಸಸ್ ಸ್ಪಾನಿಂಗ್). - ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್: ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲು ದೃಢವಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ. ಲಾಗ್ ಸಂದೇಶಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟ, ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಬಹುದಾದಂತಿರಬೇಕು. ಸುಲಭವಾದ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಲಾಗಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
- ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಕರಣ (i18n) ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣ (l10n): ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದರೆ, ಬಹು ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬಾಹ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಲೊಕೇಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಈ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:
- ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿಡಿ: ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್‌ನ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. ಇದು ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ: ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ವರ್ಗಾಯಿಸಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. ಅತಿದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಝೀರೋ-ಕಾಪಿ ಶೇರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಮೆಮೊರಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
- ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮಿತವಾಗಿ ಬಳಸಿ: ಲಾಕ್‌ಗಳ ಅತಿಯಾದ ಬಳಕೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಕೋಡ್‌ನ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸೂಕ್ತವಾದರೆ, ಸೆಮಾಫೋರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕಂಡಿಷನ್‌ಗಳಂತಹ ಪರ್ಯಾಯ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
- ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ, ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಾಗ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಕಾಯುತ್ತಿರುವಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಸ್ಥಿರವಾದ ಲಾಕಿಂಗ್ ಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ: ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ, ಅವುಗಳು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಇಡೀ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕೆಳಗೆ ತರುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು. ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಲಾಗ್ ಮಾಡಲು try-except ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ: ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಡಚಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ. ಸಿಪಿಯು ಬಳಕೆ, ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು I/O ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು
psutilನಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. - ಟಾಸ್ಕ್ ಕ್ಯೂ ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಹು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಬಹು ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲು ಟಾಸ್ಕ್ ಕ್ಯೂ (ಉದಾ., Celery, Redis Queue) ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಟಾಸ್ಕ್ ಕ್ಯೂಗಳು ಕಾರ್ಯದ ಆದ್ಯತೆ, ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
- ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಆ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಪ್ರೊಫೈಲರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಪೈಥಾನ್
cProfileಮತ್ತುline_profilerನಂತಹ ಹಲವಾರು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. - ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಘಟಕಗಳ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಯೂನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ಪ್ರತಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ನ ಉದ್ದೇಶ, ಬಳಸಿದ ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಿ. ಇದು ಇತರರಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯಗಳು
ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಹಲವಾರು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ:
- ZeroMQ: ಇಂಟರ್-ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಒಂದು ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿ. ZeroMQ ಪಬ್ಲಿಶ್-ಸಬ್‌ಸ್ಕ್ರೈಬ್, ರಿಕ್ವೆಸ್ಟ್-ರಿಪ್ಲೈ, ಮತ್ತು ಪುಶ್-ಪುಲ್‌ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- Redis: ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್-ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಡೇಟಾ ರಚನೆ ಸ್ಟೋರ್. Redis ಪಬ್/ಸಬ್, ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್‌ನಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- Dask: ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಲು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಒಂದು ಸಮಾನಾಂತರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿ. Dask ಅನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವಿತರಿಸಿದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು.
- Ray: AI ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುವ ಒಂದು ವಿತರಿಸಿದ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಷನ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್. Ray ರಿಮೋಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಕಾಲ್‌ಗಳು, ವಿತರಿಸಿದ ಆಕ್ಟರ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- MPI (Message Passing Interface): ಇಂಟರ್-ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್, ಇದನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್ MPI ಗಾಗಿ
mpi4pyನಂತಹ ಬೈಂಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. - ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಫೈಲ್‌ಗಳು (mmap): ಮೆಮೊರಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ನಿಮಗೆ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಬಹು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಫೈಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಫೈಲ್ I/O ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುವುದಕ್ಕಿಂತ ಮತ್ತು ಬರೆಯುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾಗಿರಬಹುದು. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ
mmapಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಮೆಮೊರಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. - ಇತರ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಸಸ್ ಥ್ರೆಡ್-ಆಧಾರಿತ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ: ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಪೈಥಾನ್ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ್ದರೂ, ಇತರ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿನ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Go ಗೊರೂಟೀನ್‌ಗಳು (ಹಗುರವಾದ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು) ಮತ್ತು ಚಾನೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿಗಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ Java ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೊಸೆಸ್-ಆಧಾರಿತ ಸಮಾನಾಂತರತೆ ಎರಡನ್ನೂ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಪೈಥಾನ್‌ನ multiprocessing ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಸಿಪಿಯು-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್‌ಗಳು, ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಮಲ್ಟಿ-ಕೋರ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಇಂಟರ್-ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್‌ನ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಮತ್ತು ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವಾಗ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.