പൈത്തണിലെ കൺകറൻസി അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു: ThreadPoolExecutor vs. ProcessPoolExecutor

ഒരുപാട് ഉപയോക്താക്കളുള്ളതും വൈവിധ്യമാർന്നതുമായ ഒരു പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ് പൈത്തൺ. എന്നാൽ ഗ്ലോബൽ ഇന്റർപ്രെറ്റർ ലോക്ക് (GIL) കാരണം ഇത് യഥാർത്ഥ സമാന്തരതക്ക് പരിമിതികൾ ഏർപ്പെടുത്തുന്നു. concurrent.futures മൊഡ്യൂൾ, അസിൻക്രണസായി കോൾ ചെയ്യാവുന്നവ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു ഹൈ-ലെവൽ ഇൻ്റർഫേസ് നൽകുന്നു. ഇത് ചില പരിമിതികളെ മറികടക്കാനും ടാസ്‌ക്കുകളുടെ പ്രത്യേക തരത്തിലുള്ള പെർഫോമൻസ് മെച്ചപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കുന്നു. ഈ മൊഡ്യൂൾ രണ്ട് പ്രധാന ക്ലാസുകൾ നൽകുന്നു: ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor. ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് രണ്ടും നന്നായി വിശദീകരിക്കുന്നു, അവയുടെ വ്യത്യാസങ്ങൾ, ശക്തി, ദൗർബല്യങ്ങൾ എന്നിവ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ ആവശ്യത്തിനനുസരിച്ച് ശരിയായ എക്സിക്യൂട്ടർ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളും നൽകുന്നു.

കൺകറൻസിയും സമാന്തരതയും മനസ്സിലാക്കുന്നു

ഓരോ എക്സിക്യൂട്ടറുകളുടെയും പ്രത്യേകതകളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിനുമുമ്പ്, കൺകറൻസിയുടെയും സമാന്തരതയുടെയും ആശയങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഈ പദങ്ങൾ പലപ്പോഴും പരസ്പരം മാറ്റി ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്, പക്ഷേ അവയ്ക്ക് വ്യത്യസ്ത അർത്ഥങ്ങളുണ്ട്:

• കൺകറൻസി: ഒരേ സമയം ഒന്നിലധികം ടാസ്‌ക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ് ഇത്. ഒന്നിലധികം കാര്യങ്ങൾ ഒരേ സമയം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ കോഡ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണിത്, അവ ഒരു സിംഗിൾ പ്രൊസസ്സർ കോറിൽ ഇടകലർത്തിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ പോലും. ഒരു അടുക്കളക്കാരൻ്റെ (chef) കാര്യം ഓർക്കുക, അവൻ്റെ അടുപ്പിലിരിക്കുന്ന പല പാത്രങ്ങളും ഒരേ സമയം തിളക്കുന്നില്ലെങ്കിലും, അവൻ അവയെല്ലാം ഒരുപോലെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
• സമാന്തരം: ഒന്നിലധികം ടാസ്‌ക്കുകൾ ഒരേ സമയം എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, സാധാരണയായി ഒന്നിലധികം പ്രൊസസ്സർ കോറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം പാചകക്കാർ (chefs) ഉള്ളതുപോലെ, ഓരോരുത്തരും ഒരേ സമയം ഭക്ഷണത്തിൻ്റെ വ്യത്യസ്ത ഭാഗങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ത്രെഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ CPU-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി യഥാർത്ഥ സമാന്തരം ഉണ്ടാക്കുന്നതിൽ പൈത്തണിൻ്റെ GIL പ്രധാന പങ്കുവഹിക്കുന്നു. ഏതെങ്കിലും ഒരു സമയത്ത് പൈത്തൺ ഇൻ്റർപ്രെറ്ററിൻ്റെ നിയന്ത്രണം നിലനിർത്താൻ ഒരു ത്രെഡിനെ മാത്രമേ GIL അനുവദിക്കൂ. എന്നിരുന്നാലും, I/O-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി, പ്രോഗ്രാം നെറ്റ്‌വർക്ക് അഭ്യർത്ഥനകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡിസ്‌ക് റീഡുകൾ പോലുള്ള ബാഹ്യ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി കാത്തിരുന്ന് സമയം ചെലവഴിക്കുമ്പോൾ, മറ്റ് ത്രെഡുകൾ പ്രവർത്തിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതിലൂടെ ത്രെഡുകൾക്ക് കാര്യമായ പ്രകടനം നൽകാൻ കഴിയും.

`concurrent.futures` മൊഡ്യൂളിനെ പരിചയപ്പെടുന്നു

concurrent.futures മൊഡ്യൂൾ ടാസ്‌ക്കുകൾ അസിൻക്രണസായി എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു. ത്രെഡുകളും പ്രോസസ്സുകളും ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് ഇത് ഒരു ഹൈ-ലെവൽ ഇൻ്റർഫേസ് നൽകുന്നു, ഇത് നേരിട്ട് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലെ സങ്കീർണ്ണതയിൽ നിന്ന് വളരെയധികം അകന്നു നിൽക്കുന്നു. പ്രധാന ആശയം “എക്സിക്യൂട്ടർ” ആണ്, ഇത് സമർപ്പിച്ച ടാസ്‌ക്കുകളുടെ എക്സിക്യൂഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. രണ്ട് പ്രധാന എക്സിക്യൂട്ടറുകൾ ഇതാ:

• ThreadPoolExecutor: ടാസ്‌ക്കുകൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ ത്രെഡുകളുടെ ഒരു പൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. I/O-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് ഇത് അനുയോജ്യമാണ്.
• ProcessPoolExecutor: ടാസ്‌ക്കുകൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ പ്രോസസ്സുകളുടെ ഒരു പൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. CPU-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് ഇത് അനുയോജ്യമാണ്.

ThreadPoolExecutor: I/O-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി ത്രെഡുകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു

ThreadPoolExecutor ടാസ്‌ക്കുകൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിന് വർക്കർ ത്രെഡുകളുടെ ഒരു പൂൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. GIL കാരണം, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ തീവ്രമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ത്രെഡുകൾ അനുയോജ്യമല്ല. എന്നിരുന്നാലും, I/O-ബൗണ്ട് സാഹചര്യങ്ങളിൽ അവ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നു. ഇത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് നോക്കാം:

അടിസ്ഥാന ഉപയോഗം

ThreadPoolExecutor ഉപയോഗിച്ച് ഒന്നിലധികം വെബ് പേജുകൾ ഒരേസമയം ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ലളിതമായ ഉദാഹരണം ഇതാ:

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() # Raise HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)
        print(f"Downloaded {url}: {len(response.content)} bytes")
        return len(response.content)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error downloading {url}: {e}")
        return 0


start_time = time.time()
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    # Submit each URL to the executor
    futures = [executor.submit(download_page, url) for url in urls]

    # Wait for all tasks to complete
    total_bytes = sum(future.result() for future in concurrent.futures.as_completed(futures))

print(f"Total bytes downloaded: {total_bytes}")
print(f"Time taken: {time.time() - start_time:.2f} seconds")

വിശദീകരണം:

1. ആവശ്യമായ മൊഡ്യൂളുകൾ ഞങ്ങൾ ഇംപോർട്ട് ചെയ്യുന്നു: concurrent.futures, requests, കൂടാതെ time.
2. ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യേണ്ട URL-കളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഞങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു.
3. download_page ഫംഗ്‌ഷൻ ഒരു URL-ൻ്റെ ഉള്ളടക്കം വീണ്ടെടുക്കുന്നു. സാധ്യമായ നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രശ്‌നങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ `try...except`-ഉം `response.raise_for_status()`-ഉം ഉപയോഗിച്ച് എറർ ഹാൻഡിലിംഗ് ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
4. പരമാവധി 4 വർക്കർ ത്രെഡുകൾ ഉള്ള ഒരു ThreadPoolExecutor നമ്മൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. max_workers ആർഗ്യുമെൻ്റ് ഒരേ സമയം ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ത്രെഡുകളുടെ എണ്ണം നിയന്ത്രിക്കുന്നു. ഇത് വളരെ കൂടുതലായി നൽകുന്നത് I/O ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകളിൽ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തണമെന്നില്ല, അവിടെ നെറ്റ്‌വർക്ക് ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് പലപ്പോഴും തടസ്സമുണ്ടാക്കുന്നു.
5. executor.submit(download_page, url) ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ URL-ഉം എക്സിക്യൂട്ടറിലേക്ക് സമർപ്പിക്കുന്നതിന് നമ്മൾ ഒരു ലിസ്റ്റ് കോംപ്രഹെൻഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ഓരോ ടാസ്‌ക്കിനും ഒരു Future ഒബ്ജക്റ്റ് നൽകുന്നു.
6. concurrent.futures.as_completed(futures) ഫംഗ്‌ഷൻ പൂർത്തിയാകുമ്പോൾ ഫ്യൂച്ചറുകൾ നൽകുന്ന ഒരു迭代റ്റർ നൽകുന്നു. ഇത്, എല്ലാ ടാസ്‌ക്കുകളും പൂർത്തിയാകുന്നതുവരെ കാക്കാതിരുന്ന്, റിസൾട്ടുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു.
7. പൂർത്തിയായ ഫ്യൂച്ചറുകളിലൂടെ നമ്മൾ കടന്നുപോവുകയും future.result() ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ ടാസ്‌ക്കിൻ്റെയും ഫലം വീണ്ടെടുക്കുകയും ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത മൊത്തം ബൈറ്റുകൾ കൂട്ടുകയും ചെയ്യുന്നു. `download_page`-നുള്ളിലെ എറർ ഹാൻഡിലിംഗ്, വ്യക്തിഗത പരാജയങ്ങൾ മുഴുവൻ പ്രക്രിയയും തകരാറിലാക്കാതിരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
8. അവസാനമായി, ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത മൊത്തം ബൈറ്റുകളും എടുത്ത സമയവും നമ്മൾ പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുന്നു.

ThreadPoolExecutor-ൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

• ലളിതമായ കൺകറൻസി: ത്രെഡുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് വൃത്തിയുള്ളതും എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്നതുമായ ഒരു ഇൻ്റർഫേസ് നൽകുന്നു.
• I/O-ബൗണ്ട് പെർഫോമൻസ്: നെറ്റ്‌വർക്ക് അഭ്യർത്ഥനകൾ, ഫയൽ റീഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാബേസ് ചോദ്യങ്ങൾ പോലുള്ള I/O പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ധാരാളം സമയം ചെലവഴിക്കുന്ന ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് ഇത് മികച്ചതാണ്.
• കുറഞ്ഞ ഓവർഹെഡ്: ത്രെഡുകൾക്ക് പ്രോസസ്സുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കുറഞ്ഞ ഓവർഹെഡ് ഉണ്ട്, ഇത് ഇടയ്ക്കിടെ ഉണ്ടാകുന്ന കോൺടെക്സ്റ്റ് സ്വിച്ചിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്ന ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു.

ThreadPoolExecutor-ൻ്റെ പരിമിതികൾ

• GIL നിയന്ത്രണം: CPU-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് യഥാർത്ഥ സമാന്തരത GIL പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരേ സമയം ഒരു ത്രെഡിന് മാത്രമേ പൈത്തൺ ബൈറ്റ്കോഡ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയൂ, ഇത് ഒന്നിലധികം കോറുകളുടെ പ്രയോജനത്തെ ഇല്ലാതാക്കുന്നു.
• ഡീബഗ്ഗിംഗ് സങ്കീർണ്ണത: റേസ് അവസ്ഥകളും മറ്റ് കൺകറൻസി-ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങളും കാരണം മൾട്ടിത്രെഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഡീബഗ്ഗിംഗ് ചെയ്യുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്.

ProcessPoolExecutor: CPU-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു

ProcessPoolExecutor വർക്കർ പ്രോസസ്സുകളുടെ ഒരു പൂൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിലൂടെ GIL പരിമിതികളെ മറികടക്കുന്നു. ഓരോ പ്രോസസ്സിനും അതിൻ്റേതായ പൈത്തൺ ഇൻ്റർപ്രെറ്ററും മെമ്മറി സ്പേസും ഉണ്ട്, ഇത് മൾട്ടി-കോർ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ യഥാർത്ഥ സമാന്തരത അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ തീവ്രമായ ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

അടിസ്ഥാന ഉപയോഗം

വലിയ അളവിലുള്ള സംഖ്യകളുടെ വർഗ്ഗങ്ങളുടെ ആകെത്തുക കണക്കാക്കുന്നതുപോലെയുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ തീവ്രമായ ഒരു ടാസ്‌ക് പരിഗണിക്കുക. ഈ ടാസ്‌ക് സമാന്തരമാക്കാൻ ProcessPoolExecutor എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് നോക്കാം:

import concurrent.futures
import time
import os

def sum_of_squares(start, end):
    pid = os.getpid()
    print(f"Process ID: {pid}, Calculating sum of squares from {start} to {end}")
    total = 0
    for i in range(start, end + 1):
        total += i * i
    return total


if __name__ == "__main__": #Important for avoiding recursive spawning in some environments
    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"Total sum of squares: {total_sum}")
    print(f"Time taken: {time.time() - start_time:.2f} seconds")

വിശദീകരണം:

1. നൽകിയിട്ടുള്ള സംഖ്യകളുടെ ശ്രേണിയുടെ വർഗ്ഗങ്ങളുടെ ആകെത്തുക കണക്കാക്കുന്ന ഒരു ഫംഗ്‌ഷൻ നമ്മൾ നിർവചിക്കുന്നു. ഓരോ റേഞ്ചും എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നത് ഏത് പ്രോസസ്സാണ് എന്ന് അറിയാൻ `os.getpid()` ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
2. ശ്രേണിയുടെ വലുപ്പവും ഉപയോഗിക്കേണ്ട പ്രോസസ്സുകളുടെ എണ്ണവും നമ്മൾ നിർവചിക്കുന്നു. ടോട്ടൽ കാൽക്കുലേഷൻ റേഞ്ചിനെ ചെറു കഷണങ്ങളായി വിഭജിക്കാൻ ranges ലിസ്റ്റ് ഉണ്ടാക്കുന്നു, ഓരോ പ്രോസസ്സിനും ഒന്ന് എന്ന രീതിയിൽ.
3. നിർദ്ദിഷ്ട എണ്ണം വർക്കർ പ്രോസസ്സുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നമ്മൾ ഒരു ProcessPoolExecutor ഉണ്ടാക്കുന്നു.
4. executor.submit(sum_of_squares, start, end) ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ റേഞ്ചും എക്സിക്യൂട്ടറിലേക്ക് സമർപ്പിക്കുന്നു.
5. future.result() ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ ഫ്യൂച്ചറുകളിൽ നിന്നുമുള്ള ഫലങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു.
6. അന്തിമ ഫലം ലഭിക്കുന്നതിന് എല്ലാ പ്രോസസ്സുകളിൽ നിന്നുമുള്ള ഫലങ്ങൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു.

പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു കാര്യം: ProcessPoolExecutor ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് വിൻഡോസിൽ, എക്സിക്യൂട്ടർ ഉണ്ടാക്കുന്ന കോഡ് if __name__ == "__main__": എന്ന ബ്ലോക്കിൽ ഉൾപ്പെടുത്തണം. ഇത്, ചില എൻവയോൺമെൻ്റുകളിൽ, റിcursive പ്രോസസ് സ്പോണിംഗ് തടയുന്നു. ഇത് പിശകുകൾക്കും অপ্রত্যাশিত പെരുമാറ്റങ്ങൾക്കും കാരണമായേക്കാം. ഓരോ ചൈൽഡ് പ്രോസസ്സിലും മൊഡ്യൂൾ വീണ്ടും ഇംപോർട്ട് ചെയ്യുന്നതിനാലാണിത്.

ProcessPoolExecutor-ൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

• യഥാർത്ഥ സമാന്തരം: CPU-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി മൾട്ടി-കോർ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ യഥാർത്ഥ സമാന്തരത അനുവദിക്കുന്ന, GIL പരിമിതികളെ മറികടക്കുന്നു.
• CPU-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകടനം: കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ തീവ്രമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് കാര്യമായ പ്രകടനം നേടാനാകും.
• ദൃഢത: ഒരു പ്രോസസ് ക്രാഷ് ആയാൽ, അത് മുഴുവൻ പ്രോഗ്രാമിനെയും ബാധിക്കണമെന്നില്ല, കാരണം പ്രോസസ്സുകൾ പരസ്പരം വേർതിരിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

ProcessPoolExecutor-ൻ്റെ പരിമിതികൾ

• കൂടുതൽ ഓവർഹെഡ്: പ്രോസസ്സുകൾ ഉണ്ടാക്കുകയും കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് ത്രെഡുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കൂടുതൽ ഓവർഹെഡ് ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• ഇൻ്റർ-പ്രോസസ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ: പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ ഡാറ്റ പങ്കിടുന്നത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായേക്കാം, കൂടാതെ ഇൻ്റർ-പ്രോസസ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ (IPC) സംവിധാനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്, ഇത് ഓവർഹെഡ് കൂട്ടിയേക്കാം.
• മെമ്മറി ഫൂട്ട്പ്രിൻ്റ്: ഓരോ പ്രോസസ്സിനും അതിൻ്റേതായ മെമ്മറി സ്പേസ് ഉണ്ട്, ഇത് ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള മെമ്മറി ഫൂട്ട്പ്രിൻ്റ് വർദ്ധിപ്പിക്കും. പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈമാറ്റം ഒരു തടസ്സമായി മാറിയേക്കാം.

ശരിയായ എക്സിക്യൂട്ടർ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു: ThreadPoolExecutor vs. ProcessPoolExecutor

ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor എന്നിവയിൽ നിന്ന് ഒരെണ്ണം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന കാര്യം നിങ്ങളുടെ ടാസ്‌ക്കുകളുടെ സ്വഭാവം മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ്:

• I/O-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾ: നിങ്ങളുടെ ടാസ്‌ക്കുകൾ I/O പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി (ഉദാഹരണത്തിന്, നെറ്റ്‌വർക്ക് അഭ്യർത്ഥനകൾ, ഫയൽ റീഡുകൾ, ഡാറ്റാബേസ് ചോദ്യങ്ങൾ) കാത്തിരുന്ന് കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ThreadPoolExecutor സാധാരണയായി മികച്ച ഓപ്ഷനാണ്. ഈ സാഹചര്യങ്ങളിൽ GIL ഒരു തടസ്സമല്ലാത്തതുകൊണ്ടും ത്രെഡുകളുടെ കുറഞ്ഞ ഓവർഹെഡ് അവയെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു.
• CPU-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾ: നിങ്ങളുടെ ടാസ്‌ക്കുകൾ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ തീവ്രവും ഒന്നിലധികം കോറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതുമാണെങ്കിൽ, ProcessPoolExecutor ആണ് ശരിയായ വഴി. ഇത് GIL പരിമിതികളെ മറികടക്കുകയും യഥാർത്ഥ സമാന്തരം അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് കാര്യമായ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.

പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു പട്ടിക ഇതാ:

സവിശേഷത	ThreadPoolExecutor	ProcessPoolExecutor
കൺകറൻസി മോഡൽ	മൾട്ടിത്രെഡിംഗ്	മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ്
GIL-ൻ്റെ സ്വാധീനം	GIL-ൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു	GIL ഒഴിവാക്കുന്നു
ഏതിന് അനുയോജ്യം	I/O-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾ	CPU-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾ
ഓവർഹെഡ്	കുറഞ്ഞത്	കൂടുതൽ
മെമ്മറി ഫൂട്ട്പ്രിൻ്റ്	കുറഞ്ഞത്	കൂടുതൽ
ഇൻ്റർ-പ്രോസസ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ	ആവശ്യമില്ല (ത്രെഡുകൾ മെമ്മറി പങ്കിടുന്നു)	ഡാറ്റ പങ്കിടുന്നതിന് ആവശ്യമാണ്
ദൃഢത	കുറഞ്ഞ ദൃഢത (ഒരു ക്രാഷ് മുഴുവൻ പ്രോസസ്സിനെയും ബാധിക്കും)	കൂടുതൽ ദൃഢത (പ്രോസസ്സുകൾ വേർതിരിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു)

വിപുലമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും പരിഗണിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങളും

ആർഗ്യുമെൻ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്‌ക്കുകൾ സമർപ്പിക്കുക

എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഫംഗ്‌ഷനിലേക്ക് ആർഗ്യുമെൻ്റുകൾ കൈമാറാൻ രണ്ട് എക്സിക്യൂട്ടറുകളും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് submit() രീതി ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യാവുന്നതാണ്:

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

എക്സെപ്ഷനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക

എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്ത ഫംഗ്ഷനുള്ളിൽ ഉണ്ടാകുന്ന എക്സെപ്ഷനുകൾ, പ്രധാന ത്രെഡിലേക്കോ പ്രോസസ്സിലേക്കോ യാന്ത്രികമായി പ്രൊപ്പഗേറ്റ് ചെയ്യില്ല. Future-ൻ്റെ ഫലം വീണ്ടെടുക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ അവ വ്യക്തമായി കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്:

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

ലളിതമായ ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി `map` ഉപയോഗിക്കുന്നു

ഒരേ ഫംഗ്‌ഷൻ ഇൻപുട്ടുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ലളിതമായ ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി, ടാസ്‌ക്കുകൾ സമർപ്പിക്കുന്നതിന് map() രീതി ഒരു സംക്ഷിപ്‌ത മാർഗ്ഗം നൽകുന്നു:

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))

തൊഴിലാളികളുടെ എണ്ണം നിയന്ത്രിക്കുന്നു

ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor എന്നിവയിലെ max_workers ആർഗ്യുമെൻ്റ് ഒരേ സമയം ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ത്രെഡുകളുടെയോ പ്രോസസ്സുകളുടെയോ പരമാവധി എണ്ണം നിയന്ത്രിക്കുന്നു. max_workers-നായി ശരിയായ മൂല്യം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് പ്രകടനത്തിന് പ്രധാനമാണ്. നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിൽ ലഭ്യമായ CPU കോറുകളുടെ എണ്ണമാണ് ഒരു നല്ല തുടക്കം. എന്നിരുന്നാലും, I/O-ബൗണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി, കോറുകളേക്കാൾ കൂടുതൽ ത്രെഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് പ്രയോജനം നേടാനാകും, കാരണം I/O-നായി കാത്തിരിക്കുമ്പോൾ ത്രെഡുകൾക്ക് മറ്റ് ടാസ്‌ക്കുകളിലേക്ക് മാറാൻ കഴിയും. ഏറ്റവും മികച്ച മൂല്യം നിർണ്ണയിക്കാൻ പരീക്ഷണവും പ്രൊഫൈലിംഗും ആവശ്യമാണ്.

പുരോഗതി നിരീക്ഷിക്കുന്നു

concurrent.futures മൊഡ്യൂൾ ടാസ്‌ക്കുകളുടെ പുരോഗതി നേരിട്ട് നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ബിൽറ്റ്-ഇൻ സംവിധാനങ്ങൾ നൽകുന്നില്ല. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾക്ക് കോൾബാക്കുകളോ ഷെയേർഡ് വേരിയബിളുകളോ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പുരോഗതി ട്രാക്കിംഗ് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. പുരോഗതി ബാറുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് `tqdm` പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ

ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor എന്നിവ ഫലപ്രദമായി പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ചില യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം:

• വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ്: ThreadPoolExecutor ഉപയോഗിച്ച് ഒന്നിലധികം വെബ് പേജുകൾ ഒരേ സമയം ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുകയും പാർസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓരോ ത്രെഡിനും വ്യത്യസ്ത വെബ് പേജ് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് മൊത്തത്തിലുള്ള സ്ക്രാപ്പിംഗ് വേഗത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. വെബ്സൈറ്റിൻ്റെ നിബന്ധനകളും വ്യവസ്ഥകളും ശ്രദ്ധിക്കുകയും അവരുടെ സെർവറുകൾക്ക് അമിതഭാരം നൽകാതിരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയും ചെയ്യുക.
• ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗ്: ProcessPoolExecutor ഉപയോഗിച്ച് വലിയ കൂട്ടം ചിത്രങ്ങളിൽ ഇമേജ് ഫിൽട്ടറുകളോ ട്രാൻസ്ഫോർമേഷനുകളോ പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ പ്രോസസ്സിനും വ്യത്യസ്ത ചിത്രം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, വേഗത്തിലുള്ള പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഒന്നിലധികം കോറുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. കാര്യക്ഷമമായ ഇമേജ് മാനിപുലേഷനായി OpenCV പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ പരിഗണിക്കുക.
• ഡാറ്റാ അനാലിസിസ്: ProcessPoolExecutor ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നു. ഓരോ പ്രോസസ്സിനും ഡാറ്റയുടെ ഒരു ഉപസെറ്റ് വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് മൊത്തത്തിലുള്ള വിശകലന സമയം കുറയ്ക്കുന്നു. പൈത്തണിൽ ഡാറ്റാ അനാലിസിസിനായി Pandas, NumPy എന്നിവ ജനപ്രിയ ലൈബ്രറികളാണ്.
• മെഷീൻ ലേണിംഗ്: ProcessPoolExecutor ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. ചില മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി സമാന്തരമാക്കാൻ കഴിയും, ഇത് വേഗത്തിലുള്ള പരിശീലന സമയം അനുവദിക്കുന്നു. സ്കിറ്റ്-ലേൺ, ടെൻസർഫ്ളോ പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ സമാന്തരീകരണത്തിനുള്ള പിന്തുണ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
• വീഡിയോ എൻകോഡിംഗ്: ProcessPoolExecutor ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോ ഫയലുകൾ വ്യത്യസ്ത ഫോർമാറ്റുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ഓരോ പ്രോസസ്സിനും വ്യത്യസ്ത വീഡിയോ സെഗ്‌മെൻ്റുകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് മൊത്തത്തിലുള്ള എൻകോഡിംഗ് പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കുന്നു.

ആഗോള പരിഗണനകൾ

ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി കൺകറൻ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ, താഴെ പറയുന്ന കാര്യങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്:

• സമയം മേഖലകൾ: സമയ-സെൻസിറ്റീവ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ സമയ മേഖലകൾ ശ്രദ്ധിക്കുക. സമയ മേഖല പരിവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ pytz പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• സ്ഥലങ്ങൾ: നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ വ്യത്യസ്ത സ്ഥലങ്ങൾ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഉപയോക്താവിൻ്റെ സ്ഥലത്തിനനുസരിച്ച് നമ്പറുകളും തീയതികളും കറൻസികളും ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യാൻ locale പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• സ്വഭാവ എൻകോഡിംഗുകൾ: വൈവിധ്യമാർന്ന ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് യൂണിക്കോഡ് (UTF-8) സ്ഥിരസ്ഥിതി സ്വഭാവ എൻകോഡിംഗായി ഉപയോഗിക്കുക.
• അന്താരാഷ്ട്രവൽക്കരണം (i18n) & പ്രാദേശികവൽക്കരണം (l10n): നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ എളുപ്പത്തിൽ അന്താരാഷ്ട്രവൽക്കരിക്കാനും പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കാനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക. വ്യത്യസ്ത ഭാഷകളിലേക്ക് പരിഭാഷ നൽകുന്നതിന് gettext അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് വിവർത്തന ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി: വിദൂര സേവനങ്ങളുമായി ആശയവിനിമയം നടത്തുമ്പോൾ നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി പരിഗണിക്കുക. നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രശ്നങ്ങളോട് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രതികരിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഉചിതമായ ടൈംഔട്ടുകളും എറർ ഹാൻഡിലിംഗും നടപ്പിലാക്കുക. സെർവറുകളുടെ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥാനം ലേറ്റൻസിയെ വളരെയധികം ബാധിക്കും. വ്യത്യസ്ത മേഖലകളിലെ ഉപയോക്താക്കൾക്കായി പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, കണ്ടൻ്റ് ഡെലിവറി നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (CDNs) ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.

ഉപസംഹാരം

concurrent.futures മൊഡ്യൂൾ നിങ്ങളുടെ പൈത്തൺ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ കൺകറൻസിയും സമാന്തരതയും അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തവും സൗകര്യപ്രദവുമായ ഒരു മാർഗ്ഗം നൽകുന്നു. ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെയും നിങ്ങളുടെ ടാസ്‌ക്കുകളുടെ സ്വഭാവം ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കുന്നതിലൂടെയും നിങ്ങളുടെ കോഡിൻ്റെ പ്രകടനവും പ്രതികരണശേഷിയും നിങ്ങൾക്ക് വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ഉപയോഗത്തിനായി ഏറ്റവും മികച്ച ക്രമീകരണങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളുടെ കോഡ് പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യാനും വ്യത്യസ്ത കോൺഫിഗറേഷനുകൾ പരീക്ഷിക്കാനും ഓർമ്മിക്കുക. അതുപോലെ, GIL-ൻ്റെ പരിമിതികളും മൾട്ടിത്രെഡ്, മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് പ്രോഗ്രാമിംഗിൻ്റെ സാധ്യതയുള്ള സങ്കീർണ്ണതകളും അറിയുക. ശ്രദ്ധാപൂർവമായ ആസൂത്രണത്തിലൂടെയും നടപ്പാക്കുന്നതിലൂടെയും, പൈത്തണിലെ കൺകറൻസിയുടെ പൂർണ്ണ സാധ്യതകൾ നിങ്ങൾക്ക് അൺലോക്ക് ചെയ്യാനും ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി കരുത്തുറ്റതും സ്കേലബിളുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ടാക്കാനും കഴിയും.