ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ತೆರೆಯುವುದು: ThreadPoolExecutor ವಿರುದ್ಧ ProcessPoolExecutor

ಪೈಥಾನ್, ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ-ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಗ್ಲೋಬಲ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಲಾಕ್ (GIL) ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಗೆ ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳಿವೆ. concurrent.futures ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅಸಮಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಕರೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: ThreadPoolExecutor ಮತ್ತು ProcessPoolExecutor. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಎರಡನ್ನೂ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು, ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಏಕಕಾಲೀನತೆ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್‌ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಏಕಕಾಲೀನತೆ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರತೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಈ ಪದಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ:

• ಏಕಕಾಲೀನತೆ: ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಇದು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ, ಒಂದೇ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಕೋರ್‌ನಲ್ಲಿ ಅವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೆಣೆದುಕೊಂಡಿದ್ದರೂ ಸಹ. ಇದನ್ನು ಒಂದೇ ಒಲೆಯ ಮೇಲೆ ಹಲವಾರು ಮಡಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಬಾಣಸಿಗರಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ - ಅವು *ಖಚಿತವಾಗಿ* ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕುದಿಯುತ್ತಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಬಾಣಸಿಗ ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
• ಸಮಾನಾಂತರತೆ: *ಅದೇ* ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಜವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನೇಕ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ. ಇದು ಅನೇಕ ಬಾಣಸಿಗರನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಊಟದ ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

ಪೈಥಾನ್‌ನ GIL ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ GIL ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್‌ನ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಕೇವಲ ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್‌ಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳು ಅಥವಾ ಡಿಸ್ಕ್ ರೀಡ್‌ಗಳಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಯುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಕಾಯುತ್ತಿರುವಾಗ ಇತರ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ರನ್ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.

`concurrent.futures` ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

concurrent.futures ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಸಮಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ "ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್", ಇದು ಸಲ್ಲಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್‌ಗಳೆಂದರೆ:

• ThreadPoolExecutor: ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ProcessPoolExecutor: ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ThreadPoolExecutor: I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು

ThreadPoolExecutor ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ವರ್ಕರ್ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. GIL ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುವ ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವು I/O-ಬೌಂಡ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ನೋಡೋಣ:

ಮೂಲ ಬಳಕೆ

ಬಹು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ThreadPoolExecutor ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

import concurrent.futures
import requests
import time

urls = [
    "https://www.example.com",
    "https://www.google.com",
    "https://www.wikipedia.org",
    "https://www.python.org"
]


def download_page(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5)
        response.raise_for_status() # ಕೆಟ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ HTTPError ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ (4xx ಅಥವಾ 5xx)
        print(f"ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ {url}: {len(response.content)} ಬೈಟ್‌ಗಳು")
        return len(response.content)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ದೋಷ {url}: {e}")
        return 0


start_time = time.time()
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    # ಪ್ರತಿ URL ಅನ್ನು ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಿ
    futures = [executor.submit(download_page, url) for url in urls]

    # ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲು ಕಾಯಿರಿ
    total_bytes = sum(future.result() for future in concurrent.futures.as_completed(futures))

print(f"ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಒಟ್ಟು ಬೈಟ್‌ಗಳು: {total_bytes}")
print(f"ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಸಮಯ: {time.time() - start_time:.2f} ಸೆಕೆಂಡುಗಳು")

ವಿವರಣೆ:

1. ನಾವು ಅಗತ್ಯ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ: concurrent.futures, requests, ಮತ್ತು time.
2. ನಾವು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು URL ಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ.
3. download_page ಕಾರ್ಯವು ನೀಡಿದ URL ನ ವಿಷಯವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು `try...except` ಮತ್ತು `response.raise_for_status()` ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.
4. ನಾವು ಗರಿಷ್ಠ 4 ವರ್ಕರ್ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ThreadPoolExecutor ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ. max_workers ವಾದವು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುವುದರಿಂದ ಯಾವಾಗಲೂ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ I/O ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಡಚಣೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
5. executor.submit(download_page, url) ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತಿ URL ಅನ್ನು ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಲು ನಾವು ಪಟ್ಟಿ ಕಾಂಪ್ರಹೆನ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ Future ವಸ್ತುವನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
6. concurrent.futures.as_completed(futures) ಕಾರ್ಯವು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಂತೆ ಫ್ಯೂಚರ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಇಟರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲು ಕಾಯುವುದನ್ನು ಇದು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.
7. ನಾವು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಫ್ಯೂಚರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಒಟ್ಟು ಬೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ future.result() ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. `download_page` ಒಳಗೆ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಇಡೀ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
8. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಒಟ್ಟು ಬೈಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಸಮಯವನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುತ್ತೇವೆ.

ThreadPoolExecutor ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

• ಸರಳೀಕೃತ ಏಕಕಾಲೀನತೆ: ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾದ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳು, ಫೈಲ್ ರೀಡ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಂತಹ I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಯುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
• ಕಡಿಮೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್: ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂದರ್ಭ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ThreadPoolExecutor ನ ಮಿತಿಗಳು

• GIL ನಿರ್ಬಂಧ: GIL CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಪೈಥಾನ್ ಬೈಟ್‌ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಬಹು ಕೋರ್‌ಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಏಕಕಾಲೀನತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಥ್ರೆಡೆಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು.

ProcessPoolExecutor: CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದು

ProcessPoolExecutor ವರ್ಕರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ GIL ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಮಲ್ಟಿ-ಕೋರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಭಾರಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಮೂಲ ಬಳಕೆ

ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚೌಕಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವಂತಹ ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಲು ProcessPoolExecutor ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

import concurrent.futures
import time
import os

def sum_of_squares(start, end):
    pid = os.getpid()
    print(f"Process ID: {pid}, {start} ರಿಂದ {end} ವರೆಗಿನ ಚೌಕಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ")
    total = 0
    for i in range(start, end + 1):
        total += i * i
    return total


if __name__ == "__main__": #ಕೆಲವು ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಮರುಕಳಿಸುವ ಮೊಟ್ಟೆಯಿಡುವಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ
    start_time = time.time()
    range_size = 1000000
    num_processes = 4
    ranges = [(i * range_size + 1, (i + 1) * range_size) for i in range(num_processes)]

    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=num_processes) as executor:
        futures = [executor.submit(sum_of_squares, start, end) for start, end in ranges]
        results = [future.result() for future in concurrent.futures.as_completed(futures)]

    total_sum = sum(results)
    print(f"ಚೌಕಗಳ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತ: {total_sum}")
    print(f"ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಸಮಯ: {time.time() - start_time:.2f} ಸೆಕೆಂಡುಗಳು")

ವಿವರಣೆ:

1. ನಾವು sum_of_squares ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚೌಕಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಯಾವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ನಾವು `os.getpid()` ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ.
2. ನಾವು ಶ್ರೇಣಿಯ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಬಳಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ. ಒಟ್ಟು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಚಿಕ್ಕ ತುಣುಕುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ranges ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಒಂದರಂತೆ.
3. ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ProcessPoolExecutor ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
4. executor.submit(sum_of_squares, start, end) ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ಪ್ರತಿ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
5. ನಾವು future.result() ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತಿ ಫ್ಯೂಚರ್‌ನಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೇವೆ.
6. ನಾವು ಅಂತಿಮ ಒಟ್ಟು ಪಡೆಯಲು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಟಿಪ್ಪಣಿ: ProcessPoolExecutor ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು if __name__ == "__main__": ಬ್ಲಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರಿಯಬೇಕು. ಇದು ಮರುಕಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮೊಟ್ಟೆಯಿಡುವಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಏಕೆಂದರೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿ ಚೈಲ್ಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮರು-ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.

ProcessPoolExecutor ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

• ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆ: GIL ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ, CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮಲ್ಟಿ-ಕೋರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
• ದೃಢತೆ: ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆದರೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅದು ಇಡೀ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಕೆಳಗಿಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ProcessPoolExecutor ನ ಮಿತಿಗಳು

• ಹೆಚ್ಚಿನ ಓವರ್‌ಹೆಡ್: ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
• ಅಂತರ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಂವಹನ: ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂತರ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಂವಹನ (IPC) ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಅದು ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು.
• ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದು ಅಡಚಣೆಯಾಗಬಹುದು.

ಸರಿಯಾದ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು: ThreadPoolExecutor ವಿರುದ್ಧ ProcessPoolExecutor

ThreadPoolExecutor ಮತ್ತು ProcessPoolExecutor ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಕೀಲಿಯು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಅಡಗಿದೆ:

• I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳು I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಯುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಿದ್ದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳು, ಫೈಲ್ ರೀಡ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು), ThreadPoolExecutor ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ GIL ಕಡಿಮೆ ಅಡಚಣೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಕಡಿಮೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಬಹು ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದರೆ, ProcessPoolExecutor ಹೋಗಬೇಕಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಇದು GIL ಮಿತಿಯನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುವ ಕೋಷ್ಟಕ ಇಲ್ಲಿದೆ:

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ	ThreadPoolExecutor	ProcessPoolExecutor
ಏಕಕಾಲೀನತೆಯ ಮಾದರಿ	ಮಲ್ಟಿಥ್ರೆಡಿಂಗ್	ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್
GIL ಪರಿಣಾಮ	GIL ನಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ	GIL ಅನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಇದಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ	I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳು	CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳು
ಓವರ್‌ಹೆಡ್	ಕಡಿಮೆ	ಹೆಚ್ಚು
ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು	ಕಡಿಮೆ	ಹೆಚ್ಚು
ಅಂತರ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಂವಹನ	ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ (ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ)	ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ
ದೃಢತೆ	ಕಡಿಮೆ ದೃಢತೆ (ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಇಡೀ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು)	ಹೆಚ್ಚು ದೃಢತೆ (ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ)

ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ವಾದಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವುದು

ಎರಡೂ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ವಾದಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಇದನ್ನು submit() ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ:

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    future = executor.submit(my_function, arg1, arg2)
    result = future.result()

ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಎತ್ತರಿಸಲಾದ ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಹರಡುವುದಿಲ್ಲ. Future ನ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವಾಗ ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    future = executor.submit(my_function)
    try:
        result = future.result()
    except Exception as e:
        print(f"ವಿನಾಯಿತಿ ಸಂಭವಿಸಿದೆ: {e}")

ಸರಳ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ `map` ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ನೀವು ಅದೇ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಬಯಸುವ ಸರಳ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, map() ವಿಧಾನವು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಲು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

def square(x):
    return x * x


with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    results = executor.map(square, numbers)
    print(list(results))

ವರ್ಕರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು

ThreadPoolExecutor ಮತ್ತು ProcessPoolExecutor ಎರಡರಲ್ಲೂ max_workers ವಾದವು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. max_workers ಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ CPU ಕೋರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಕೋರ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ನೀವು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ I/O ಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿರುವಾಗ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು

concurrent.futures ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಹಂಚಿಕೆಯ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪ್ರಗತಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಪ್ರೋಗ್ರೆಸ್ ಬಾರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು `tqdm` ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ThreadPoolExecutor ಮತ್ತು ProcessPoolExecutor ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ:

• ವೆಬ್ ಸ್ಕ್ರಾಪಿಂಗ್: ThreadPoolExecutor ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಹು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು. ಪ್ರತಿ ಥ್ರೆಡ್ ವಿಭಿನ್ನ ವೆಬ್ ಪುಟವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು, ಇದು ಒಟ್ಟಾರೆ ಸ್ಕ್ರಾಪಿಂಗ್ ವೇಗವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಸೇವಾ ನಿಯಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸರ್ವರ್‌ಗಳನ್ನು ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
• ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ProcessPoolExecutor ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೊಡ್ಡ ಚಿತ್ರಗಳ ಸೆಟ್‌ಗೆ ಚಿತ್ರ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು, ವೇಗವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಬಹು ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಚಿತ್ರ ಕುಶಲತೆಗಾಗಿ OpenCV ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ProcessPoolExecutor ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಡೇಟಾದ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಲ್ಲದು, ಇದು ಒಟ್ಟಾರೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪಾಂಡಾಸ್ ಮತ್ತು ನಂಪಿ ಜನಪ್ರಿಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಾಗಿವೆ.
• ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ: ProcessPoolExecutor ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು. ಕೆಲವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ವೇಗವಾದ ತರಬೇತಿ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. scikit-learn ಮತ್ತು TensorFlow ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಸಮಾನಾಂತರೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
• ವೀಡಿಯೊ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್: ProcessPoolExecutor ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೀಡಿಯೊ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ವೀಡಿಯೊ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಒಟ್ಟಾರೆ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಏಕಕಾಲೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ:

• ಸಮಯ ವಲಯಗಳು: ಸಮಯ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಸಮಯ ವಲಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ. ಸಮಯ ವಲಯ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು pytz ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಸ್ಥಳಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಕರೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲು locale ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್‌ಗಳು: ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಗಿ ಯುನಿಕೋಡ್ (UTF-8) ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಅಂತರಾಷ್ಟ್ರೀಯೀಕರಣ (i18n) ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣ (l10n): ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಂತರಾಷ್ಟ್ರೀಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣಗೊಳ್ಳುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು gettext ಅಥವಾ ಇತರ ಅನುವಾದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ: ರಿಮೋಟ್ ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಾಗ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಟೈಮ್‌ಔಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ. ಸರ್ವರ್‌ಗಳ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳವು ಲೇಟೆನ್ಸಿಯ ಮೇಲೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಂಟೆಂಟ್ ಡೆಲಿವರಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು (CDNs) ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ತೀರ್ಮಾನ

concurrent.futures ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಏಕಕಾಲೀನತೆ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲು ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ThreadPoolExecutor ಮತ್ತು ProcessPoolExecutor ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಲು ನೆನಪಿಡಿ. ಅಲ್ಲದೆ, GIL ನ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಥ್ರೆಡೆಡ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ. ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನದೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲೀನತೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತೆರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.