பைத்தானில் ஒருங்கியக்கத்தைத் திறத்தல்: ThreadPoolExecutor மற்றும் ProcessPoolExecutor ஒப்பீடு

பைத்தான், ஒரு பன்முகத்தன்மை வாய்ந்த மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நிரலாக்க மொழியாக இருந்தாலும், குளோபல் இன்டர்பிரெட்டர் லாக் (GIL) காரணமாக உண்மையான இணைச்செயல்பாட்டில் சில வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளது. concurrent.futures தொகுதி, ஒத்திசைவற்ற முறையில் அழைப்புகளைச் செயல்படுத்த ஒரு உயர்-நிலை இடைமுகத்தை வழங்குகிறது, இதன் மூலம் இந்த வரம்புகளில் சிலவற்றைக் கடந்து குறிப்பிட்ட வகை பணிகளுக்கான செயல்திறனை மேம்படுத்த வழிவகுக்கிறது. இந்தத் தொகுதி இரண்டு முக்கிய வகுப்புகளை வழங்குகிறது: ThreadPoolExecutor மற்றும் ProcessPoolExecutor. இந்த விரிவான வழிகாட்டி இரண்டையும் ஆராய்ந்து, அவற்றின் வேறுபாடுகள், பலங்கள், பலவீனங்களை எடுத்துக்காட்டி, உங்கள் தேவைகளுக்கு சரியான எக்சிகியூட்டரைத் தேர்வுசெய்ய உதவும் நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகளுடன் விளக்கும்.

ஒருங்கியக்கம் மற்றும் இணைச்செயல்பாட்டைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

ஒவ்வொரு எக்சிகியூட்டரின் தனித்தன்மைகளைப் பற்றிப் பார்ப்பதற்கு முன், ஒருங்கியக்கம் மற்றும் இணைச்செயல்பாடு ஆகிய கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம். இந்த சொற்கள் பெரும்பாலும் ஒன்றுக்கொன்று மாற்றாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, ஆனால் அவற்றுக்கு தனித்துவமான அர்த்தங்கள் உள்ளன:

• ஒருங்கியக்கம் (Concurrency): ஒரே நேரத்தில் பல பணிகளை நிர்வகிப்பதாகும். ஒரே செயலி மையத்தில் பல பணிகளை ஒரே நேரத்தில் கையாள்வது போல் தோன்றும் வகையில் உங்கள் குறியீட்டை அமைப்பதாகும். இதை ஒரு சமையல்காரர் ஒரே அடுப்பில் பல பாத்திரங்களை நிர்வகிப்பது போலக் கருதலாம் – அவை அனைத்தும் ஒரே நேரத்தில் கொதிக்கவில்லை, ஆனால் சமையல்காரர் அனைத்தையும் நிர்வகிக்கிறார்.
• இணைச்செயல்பாடு (Parallelism): ஒரே நேரத்தில் பல பணிகளை உண்மையில் செயல்படுத்துவதாகும், பொதுவாக பல செயலி மையங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இது சாத்தியமாகிறது. இது பல சமையல்காரர்கள் ஒரே நேரத்தில் உணவின் வெவ்வேறு பகுதிகளில் வேலை செய்வது போன்றது.

பைத்தானின் GIL, த்ரெட்களைப் பயன்படுத்தும்போது CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கு உண்மையான இணைச்செயல்பாட்டைப் பெருமளவில் தடுக்கிறது. ஏனென்றால் GIL ஒரு நேரத்தில் ஒரு த்ரெட் மட்டுமே பைத்தான் இன்டர்பிரெட்டரின் கட்டுப்பாட்டைக் கொண்டிருக்க அனுமதிக்கிறது. இருப்பினும், I/O-சார்ந்த பணிகளுக்கு, அதாவது பிணையக் கோரிக்கைகள் அல்லது வட்டு வாசிப்பு போன்ற வெளிப்புற செயல்பாடுகளுக்காக நிரல் அதன் பெரும்பாலான நேரத்தை செலவிடும்போது, ஒரு த்ரெட் காத்திருக்கும் போது மற்ற த்ரெட்கள் இயங்க அனுமதிப்பதன் மூலம் த்ரெட்கள் குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் மேம்பாடுகளை வழங்க முடியும்.

concurrent.futures தொகுதியின் அறிமுகம்

concurrent.futures தொகுதி, பணிகளை ஒத்திசைவற்ற முறையில் செயல்படுத்தும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. இது த்ரெட்கள் மற்றும் பிராசஸ்களுடன் வேலை செய்ய ஒரு உயர்-நிலை இடைமுகத்தை வழங்குகிறது, அவற்றை நேரடியாக நிர்வகிப்பதில் உள்ள சிக்கலான தன்மையைக் குறைக்கிறது. இதன் மையக் கருத்து "எக்சிகியூட்டர்" ஆகும், இது சமர்ப்பிக்கப்பட்ட பணிகளின் செயல்பாட்டை நிர்வகிக்கிறது. இரண்டு முதன்மை எக்சிகியூட்டர்கள்:

• ThreadPoolExecutor: பணிகளைச் செயல்படுத்த த்ரெட்களின் ஒரு தொகுப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. I/O-சார்ந்த பணிகளுக்கு ஏற்றது.
• ProcessPoolExecutor: பணிகளைச் செயல்படுத்த பிராசஸ்களின் ஒரு தொகுப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கு ஏற்றது.

ThreadPoolExecutor: I/O-சார்ந்த பணிகளுக்கு த்ரெட்களைப் பயன்படுத்துதல்

ThreadPoolExecutor, பணிகளைச் செயல்படுத்த ஒரு பணியாளர் த்ரெட்களின் தொகுப்பை உருவாக்குகிறது. GIL காரணமாக, உண்மையான இணைச்செயல்பாட்டிலிருந்து பயனடையும் கணினி-தீவிர செயல்பாடுகளுக்கு த்ரெட்கள் ஏற்றவை அல்ல. இருப்பினும், I/O-சார்ந்த சூழ்நிலைகளில் அவை சிறப்பாக செயல்படுகின்றன. அதை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்று பார்ப்போம்:

அடிப்படை பயன்பாடு

பல வலைப்பக்கங்களை ஒரே நேரத்தில் பதிவிறக்கம் செய்ய ThreadPoolExecutor ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு எளிய எடுத்துக்காட்டு இங்கே:

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() # தவறான பதில்களுக்கு (4xx அல்லது 5xx) HTTPError ஐ எழுப்பவும்
        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:
    # ஒவ்வொரு URL ஐயும் எக்சிகியூட்டருக்குச் சமர்ப்பிக்கவும்
    futures = [executor.submit(download_page, url) for url in urls]

    # அனைத்துப் பணிகளும் முடிவடையும் வரை காத்திருக்கவும்
    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")

விளக்கம்:

1. தேவையான தொகுதிகளை நாங்கள் இறக்குமதி செய்கிறோம்: concurrent.futures, requests, மற்றும் time.
2. பதிவிறக்கம் செய்ய வேண்டிய URLகளின் பட்டியலை நாங்கள் வரையறுக்கிறோம்.
3. download_page செயல்பாடு கொடுக்கப்பட்ட URL இன் உள்ளடக்கத்தைப் பெறுகிறது. சாத்தியமான பிணையச் சிக்கல்களைப் பிடிக்க `try...except` மற்றும் `response.raise_for_status()` ஐப் பயன்படுத்தி பிழை கையாளுதல் சேர்க்கப்பட்டுள்ளது.
4. நாங்கள் அதிகபட்சம் 4 பணியாளர் த்ரெட்களுடன் ஒரு ThreadPoolExecutor ஐ உருவாக்குகிறோம். max_workers அளவுரு ஒரே நேரத்தில் பயன்படுத்தக்கூடிய அதிகபட்ச த்ரெட்களின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. அதை மிக அதிகமாக அமைப்பது செயல்திறனை எப்போதும் மேம்படுத்தாது, குறிப்பாக I/O-சார்ந்த பணிகளில் பிணைய அலைவரிசை பெரும்பாலும் தடையாக இருக்கும்.
5. ஒவ்வொரு URL ஐயும் executor.submit(download_page, url) ஐப் பயன்படுத்தி எக்சிகியூட்டருக்குச் சமர்ப்பிக்க பட்டியல் புரிதலைப் பயன்படுத்துகிறோம். இது ஒவ்வொரு பணிக்கும் ஒரு Future பொருளை வழங்குகிறது.
6. concurrent.futures.as_completed(futures) செயல்பாடு ஒரு இட்டரேட்டரை வழங்குகிறது, அது ஃபியூச்சர்கள் முடிந்தவுடன் அவற்றைத் தருகிறது. இது முடிவுகளைச் செயலாக்குவதற்கு முன்பு அனைத்துப் பணிகளும் முடிவடையும் வரை காத்திருப்பதைத் தவிர்க்கிறது.
7. முடிக்கப்பட்ட ஃபியூச்சர்கள் மூலம் நாங்கள் இட்டரேட் செய்து, ஒவ்வொரு பணியின் முடிவையும் future.result() ஐப் பயன்படுத்திப் பெறுகிறோம், பதிவிறக்கம் செய்யப்பட்ட மொத்த பைட்டுகளைக் கூட்டுகிறோம். `download_page` க்குள் பிழை கையாளுதல் தனிப்பட்ட தோல்விகள் முழு செயல்முறையையும் செயலிழக்கச் செய்யாது என்பதை உறுதி செய்கிறது.
8. இறுதியாக, பதிவிறக்கம் செய்யப்பட்ட மொத்த பைட்டுகள் மற்றும் எடுக்கப்பட்ட நேரத்தை அச்சிடுகிறோம்.

ThreadPoolExecutor இன் நன்மைகள்

• எளிமைப்படுத்தப்பட்ட ஒருங்கியக்கம்: த்ரெட்களை நிர்வகிப்பதற்கு ஒரு சுத்தமான மற்றும் எளிதில் பயன்படுத்தக்கூடிய இடைமுகத்தை வழங்குகிறது.
• I/O-சார்ந்த செயல்திறன்: பிணையக் கோரிக்கைகள், கோப்பு வாசிப்புகள் அல்லது தரவுத்தள வினவல்கள் போன்ற I/O செயல்பாடுகளுக்காக அதிக நேரம் காத்திருக்கும் பணிகளுக்கு சிறந்தது.
• குறைக்கப்பட்ட மேல்நிலைச் செலவு: த்ரெட்கள் பொதுவாக பிராசஸ்களை விடக் குறைவான மேல்நிலைச் செலவைக் கொண்டுள்ளன, இது அடிக்கடி சூழல் மாறுதல் சம்பந்தப்பட்ட பணிகளுக்கு அவற்றை மிகவும் திறமையானதாக ஆக்குகிறது.

ThreadPoolExecutor இன் வரம்புகள்

• GIL கட்டுப்பாடு: GIL, CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கு உண்மையான இணைச்செயல்பாட்டைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. ஒரு நேரத்தில் ஒரு த்ரெட் மட்டுமே பைத்தான் பைட் குறியீட்டை இயக்க முடியும், இது பல கோர்களின் நன்மைகளை நீக்குகிறது.
• பிழைத்திருத்த சிக்கல்: ரேஸ் கண்டிஷன்கள் மற்றும் பிற ஒருங்கியக்கம் தொடர்பான சிக்கல்கள் காரணமாக மல்டித்ரெடட் பயன்பாடுகளைப் பிழைதிருத்தம் செய்வது சவாலானதாக இருக்கும்.

ProcessPoolExecutor: CPU-சார்ந்த பணிகளுக்காக மல்டிபிராசசிங்கை கட்டவிழ்த்து விடுதல்

ProcessPoolExecutor, பணியாளர் பிராசஸ்களின் ஒரு தொகுப்பை உருவாக்குவதன் மூலம் GIL வரம்பை மீறுகிறது. ஒவ்வொரு பிராசஸுக்கும் அதன் சொந்த பைத்தான் இன்டர்பிரெட்டர் மற்றும் நினைவக இடம் உள்ளது, இது பல-கோர் அமைப்புகளில் உண்மையான இணைச்செயல்பாட்டை அனுமதிக்கிறது. இது கனமான கணக்கீடுகளை உள்ளடக்கிய CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.

அடிப்படை பயன்பாடு

ஒரு பெரிய அளவிலான எண்களின் வர்க்கங்களின் கூட்டுத்தொகையைக் கணக்கிடுவது போன்ற ஒரு கணினி-தீவிர பணியைக் கவனியுங்கள். இந்தப் பணியை இணைப்படுத்த ProcessPoolExecutor ஐப் பயன்படுத்துவது எப்படி என்பது இங்கே:

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__": # சில சூழல்களில் மீண்டும் மீண்டும் பிராசஸ் உருவாவதைத் தவிர்க்க இது முக்கியம்
    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")

விளக்கம்:

1. கொடுக்கப்பட்ட எண்களின் வரம்பிற்கு வர்க்கங்களின் கூட்டுத்தொகையைக் கணக்கிடும் sum_of_squares என்ற செயல்பாட்டை நாங்கள் வரையறுக்கிறோம். ஒவ்வொரு வரம்பையும் எந்த பிராசஸ் செயல்படுத்துகிறது என்பதைப் பார்க்க `os.getpid()` ஐச் சேர்க்கிறோம்.
2. வரம்பு அளவு மற்றும் பயன்படுத்த வேண்டிய பிராசஸ்களின் எண்ணிக்கையை நாங்கள் வரையறுக்கிறோம். மொத்த கணக்கீட்டு வரம்பை சிறிய பகுதிகளாகப் பிரிக்க ranges பட்டியல் உருவாக்கப்படுகிறது, ஒவ்வொரு பிராசஸுக்கும் ஒன்று.
3. குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான பணியாளர் பிராசஸ்களுடன் ஒரு ProcessPoolExecutor ஐ உருவாக்குகிறோம்.
4. ஒவ்வொரு வரம்பையும் executor.submit(sum_of_squares, start, end) ஐப் பயன்படுத்தி எக்சிகியூட்டருக்குச் சமர்ப்பிக்கிறோம்.
5. ஒவ்வொரு ஃபியூச்சரிலிருந்தும் முடிவுகளை future.result() ஐப் பயன்படுத்திச் சேகரிக்கிறோம்.
6. இறுதி மொத்தத்தைப் பெற அனைத்து பிராசஸ்களிலிருந்தும் முடிவுகளைக் கூட்டுகிறோம்.

முக்கிய குறிப்பு: ProcessPoolExecutor ஐப் பயன்படுத்தும்போது, குறிப்பாக விண்டோஸில், எக்சிகியூட்டரை உருவாக்கும் குறியீட்டை if __name__ == "__main__": பிளாக்கிற்குள் இணைக்க வேண்டும். இது மீண்டும் மீண்டும் பிராசஸ் உருவாவதைத் தடுக்கிறது, இது பிழைகள் மற்றும் எதிர்பாராத நடத்தைக்கு வழிவகுக்கும். ஏனென்றால் ஒவ்வொரு குழந்தை பிராசஸிலும் தொகுதி மீண்டும் இறக்குமதி செய்யப்படுகிறது.

ProcessPoolExecutor இன் நன்மைகள்

• உண்மையான இணைச்செயல்பாடு: GIL வரம்பை மீறி, CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கு பல-கோர் அமைப்புகளில் உண்மையான இணைச்செயல்பாட்டை அனுமதிக்கிறது.
• CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கான மேம்பட்ட செயல்திறன்: கணினி-தீவிர செயல்பாடுகளுக்கு குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் ஆதாயங்களை அடைய முடியும்.
• வலிமை: ஒரு பிராசஸ் செயலிழந்தால், அது முழு நிரலையும் செயலிழக்கச் செய்யாது, ஏனெனில் பிராசஸ்கள் ஒன்றிலிருந்து ஒன்று தனிமைப்படுத்தப்பட்டுள்ளன.

ProcessPoolExecutor இன் வரம்புகள்

• அதிக மேல்நிலைச் செலவு: பிராசஸ்களை உருவாக்குவதும் நிர்வகிப்பதும் த்ரெட்களை விட அதிக மேல்நிலைச் செலவைக் கொண்டுள்ளது.
• செயல்முறைகளுக்கு இடையேயான தொடர்பு: பிராசஸ்களுக்கு இடையில் தரவைப் பகிர்வது மிகவும் சிக்கலானதாக இருக்கும் மற்றும் செயல்முறைகளுக்கு இடையேயான தொடர்பு (IPC) வழிமுறைகள் தேவைப்படும், இது மேல்நிலைச் செலவைச் சேர்க்கலாம்.
• நினைவகத் தடம்: ஒவ்வொரு பிராசஸுக்கும் அதன் சொந்த நினைவக இடம் உள்ளது, இது பயன்பாட்டின் ஒட்டுமொத்த நினைவகத் தடத்தை அதிகரிக்கலாம். பிராசஸ்களுக்கு இடையில் அதிக அளவு தரவை அனுப்புவது ஒரு தடையாக மாறும்.

சரியான எக்சிகியூட்டரைத் தேர்ந்தெடுத்தல்: ThreadPoolExecutor vs. ProcessPoolExecutor

ThreadPoolExecutor மற்றும் ProcessPoolExecutor க்கு இடையில் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான திறவுகோல் உங்கள் பணிகளின் தன்மையைப் புரிந்துகொள்வதில் உள்ளது:

• I/O-சார்ந்த பணிகள்: உங்கள் பணிகள் அவற்றின் பெரும்பாலான நேரத்தை I/O செயல்பாடுகளுக்காக (எ.கா., பிணையக் கோரிக்கைகள், கோப்பு வாசிப்புகள், தரவுத்தள வினவல்கள்) காத்திருந்து செலவழித்தால், ThreadPoolExecutor பொதுவாக சிறந்த தேர்வாகும். இந்தச் சூழ்நிலைகளில் GIL ஒரு பெரிய தடையாக இருக்காது, மற்றும் த்ரெட்களின் குறைந்த மேல்நிலைச் செலவு அவற்றை மிகவும் திறமையானதாக ஆக்குகிறது.
• CPU-சார்ந்த பணிகள்: உங்கள் பணிகள் கணினி-தீவிரமானவையாகவும் பல கோர்களைப் பயன்படுத்துபவையாகவும் இருந்தால், ProcessPoolExecutor தான் சரியான வழி. இது GIL வரம்பைத் தவிர்த்து உண்மையான இணைச்செயல்பாட்டை அனுமதிக்கிறது, இதன் விளைவாக குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் மேம்பாடுகள் ஏற்படுகின்றன.

முக்கிய வேறுபாடுகளை சுருக்கமாகக் காட்டும் ஒரு அட்டவணை இங்கே:

அம்சம்	ThreadPoolExecutor	ProcessPoolExecutor
ஒருங்கியக்க மாதிரி	மல்டித்ரெடிங்	மல்டிபிராசசிங்
GIL தாக்கம்	GIL ஆல் வரையறுக்கப்பட்டது	GIL ஐத் தவிர்க்கிறது
இதற்கு ஏற்றது	I/O-சார்ந்த பணிகள்	CPU-சார்ந்த பணிகள்
மேல்நிலைச் செலவு	குறைவு	அதிகம்
நினைவகத் தடம்	குறைவு	அதிகம்
செயல்முறைகளுக்கு இடையேயான தொடர்பு	தேவையில்லை (த்ரெட்கள் நினைவகத்தைப் பகிர்கின்றன)	தரவைப் பகிரத் தேவை
வலிமை	குறைவான வலிமை (ஒரு செயலிழப்பு முழு பிராசஸையும் பாதிக்கலாம்)	அதிக வலிமை (பிராசஸ்கள் தனிமைப்படுத்தப்பட்டவை)

மேம்பட்ட நுட்பங்கள் மற்றும் கருத்தாய்வுகள்

வாதங்களுடன் பணிகளைச் சமர்ப்பித்தல்

இரண்டு எக்சிகியூட்டர்களும் செயல்படுத்தப்படும் செயல்பாட்டிற்கு வாதங்களை அனுப்ப உங்களை அனுமதிக்கின்றன. இது submit() முறை மூலம் செய்யப்படுகிறது:

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

விதிவிலக்குகளைக் கையாளுதல்

செயல்படுத்தப்பட்ட செயல்பாட்டிற்குள் எழுப்பப்படும் விதிவிலக்குகள் தானாகவே பிரதான த்ரெட் அல்லது பிராசஸிற்குப் பரப்பப்படுவதில்லை. Future இன் முடிவைப் பெறும்போது அவற்றை நீங்கள் வெளிப்படையாகக் கையாள வேண்டும்:

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}")

எளிய பணிகளுக்கு `map` ஐப் பயன்படுத்துதல்

ஒரே செயல்பாட்டை உள்ளீடுகளின் வரிசைக்கு நீங்கள் பயன்படுத்த விரும்பும் எளிய பணிகளுக்கு, map() முறை பணிகளைச் சமர்ப்பிக்க ஒரு சுருக்கமான வழியை வழங்குகிறது:

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))

பணியாளர்களின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்துதல்

ThreadPoolExecutor மற்றும் ProcessPoolExecutor இரண்டிலும் உள்ள max_workers அளவுரு, ஒரே நேரத்தில் பயன்படுத்தக்கூடிய அதிகபட்ச த்ரெட்கள் அல்லது பிராசஸ்களின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. max_workers க்கான சரியான மதிப்பைத் தேர்ந்தெடுப்பது செயல்திறனுக்கு முக்கியமானது. உங்கள் கணினியில் கிடைக்கும் CPU கோர்களின் எண்ணிக்கை ஒரு நல்ல தொடக்கப் புள்ளியாகும். இருப்பினும், I/O-சார்ந்த பணிகளுக்கு, கோர்களை விட அதிகமான த்ரெட்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் நீங்கள் பயனடையலாம், ஏனெனில் I/O க்காக காத்திருக்கும்போது த்ரெட்கள் மற்ற பணிகளுக்கு மாறலாம். உகந்த மதிப்பைக் கண்டறிய பெரும்பாலும் பரிசோதனை மற்றும் விவரக்குறிப்பு தேவைப்படுகிறது.

முன்னேற்றத்தைக் கண்காணித்தல்

concurrent.futures தொகுதி நேரடியாக பணிகளின் முன்னேற்றத்தைக் கண்காணிக்க உள்ளமைக்கப்பட்ட வழிமுறைகளை வழங்கவில்லை. இருப்பினும், கால்பேக்குகள் அல்லது பகிரப்பட்ட மாறிகளைப் பயன்படுத்தி உங்கள் சொந்த முன்னேற்றக் கண்காணிப்பை நீங்கள் செயல்படுத்தலாம். `tqdm` போன்ற நூலகங்களை முன்னேற்றப் பட்டிகளைக் காட்ட ஒருங்கிணைக்கலாம்.

நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகள்

ThreadPoolExecutor மற்றும் ProcessPoolExecutor திறம்படப் பயன்படுத்தக்கூடிய சில நிஜ உலக சூழ்நிலைகளைக் கருத்தில் கொள்வோம்:

• வலைச் சுரண்டல்: ThreadPoolExecutor ஐப் பயன்படுத்தி பல வலைப்பக்கங்களை ஒரே நேரத்தில் பதிவிறக்கம் செய்து பாகுபடுத்துதல். ஒவ்வொரு த்ரெட்டும் ஒரு ভিন্ন வலைப்பக்கத்தைக் கையாள முடியும், இது ஒட்டுமொத்த சுரண்டல் வேகத்தை மேம்படுத்துகிறது. வலைத்தள சேவை விதிமுறைகளைக் கவனத்தில் கொண்டு, அவற்றின் சேவையகங்களை அதிக சுமைக்கு உள்ளாக்காமல் தவிர்க்கவும்.
• படச் செயலாக்கம்: ProcessPoolExecutor ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு பெரிய படங்களின் தொகுப்பிற்கு பட வடிப்பான்கள் அல்லது உருமாற்றங்களைப் பயன்படுத்துதல். ஒவ்வொரு பிராசஸும் ஒரு ভিন্ন படத்தைக் கையாள முடியும், வேகமான செயலாக்கத்திற்கு பல கோர்களைப் பயன்படுத்துகிறது. திறமையான படக் கையாளுதலுக்கு OpenCV போன்ற நூலகங்களைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• தரவுப் பகுப்பாய்வு: ProcessPoolExecutor ஐப் பயன்படுத்தி பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் சிக்கலான கணக்கீடுகளைச் செய்தல். ஒவ்வொரு பிராசஸும் தரவின் ஒரு துணைக்குழுவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய முடியும், இது ஒட்டுமொத்த பகுப்பாய்வு நேரத்தைக் குறைக்கிறது. பாண்டாஸ் மற்றும் நம்ப்பி ஆகியவை பைத்தானில் தரவுப் பகுப்பாய்விற்கான பிரபலமான நூலகங்கள்.
• இயந்திர கற்றல்: ProcessPoolExecutor ஐப் பயன்படுத்தி இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல். சில இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளை திறம்பட இணைப்படுத்த முடியும், இது வேகமான பயிற்சி நேரங்களை அனுமதிக்கிறது. scikit-learn மற்றும் TensorFlow போன்ற நூலகங்கள் இணைப்படுத்தலுக்கான ஆதரவை வழங்குகின்றன.
• வீடியோ குறியாக்கம்: ProcessPoolExecutor ஐப் பயன்படுத்தி வீடியோ கோப்புகளை வெவ்வேறு வடிவங்களுக்கு மாற்றுதல். ஒவ்வொரு பிராசஸும் ஒரு ভিন্ন வீடியோ பகுதியை குறியாக்கம் செய்ய முடியும், இது ஒட்டுமொத்த குறியாக்க செயல்முறையை வேகமாக்குகிறது.

உலகளாவிய கருத்தாய்வுகள்

உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக ஒருங்கியக்கப் பயன்பாடுகளை உருவாக்கும்போது, பின்வருவனவற்றைக் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம்:

• நேர மண்டலங்கள்: நேரம் சார்ந்த செயல்பாடுகளைக் கையாளும்போது நேர மண்டலங்களைக் கவனத்தில் கொள்ளுங்கள். நேர மண்டல மாற்றங்களைக் கையாள pytz போன்ற நூலகங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• இடங்கள்: உங்கள் பயன்பாடு வெவ்வேறு இடங்களைச் சரியாகக் கையாளுகிறது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். பயனரின் இடத்திற்கு ஏற்ப எண்கள், தேதிகள் மற்றும் நாணயங்களை வடிவமைக்க locale போன்ற நூலகங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• எழுத்துக் குறியாக்கங்கள்: பரந்த அளவிலான மொழிகளை ஆதரிக்க யூனிகோடை (UTF-8) இயல்புநிலை எழுத்துக் குறியாக்கமாகப் பயன்படுத்தவும்.
• சர்வதேசமயமாக்கல் (i18n) மற்றும் உள்ளூர்மயமாக்கல் (l10n): உங்கள் பயன்பாட்டை எளிதில் சர்வதேசமயமாக்க மற்றும் உள்ளூர்மயமாக்க வடிவமைக்கவும். வெவ்வேறு மொழிகளுக்கான மொழிபெயர்ப்புகளை வழங்க gettext அல்லது பிற மொழிபெயர்ப்பு நூலகங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• பிணைய தாமதம்: தொலைதூர சேவைகளுடன் தொடர்பு கொள்ளும்போது பிணைய தாமதத்தைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். உங்கள் பயன்பாடு பிணையச் சிக்கல்களுக்கு நெகிழ்ச்சியுடன் இருப்பதை உறுதிப்படுத்த பொருத்தமான நேரமுடிவுகள் மற்றும் பிழை கையாளுதலைச் செயல்படுத்தவும். சேவையகங்களின் புவியியல் இருப்பிடம் தாமதத்தை கணிசமாகப் பாதிக்கலாம். வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் உள்ள பயனர்களுக்கான செயல்திறனை மேம்படுத்த உள்ளடக்க விநியோக நெட்வொர்க்குகளை (CDNs) பயன்படுத்தவும்.

முடிவுரை

concurrent.futures தொகுதி உங்கள் பைத்தான் பயன்பாடுகளில் ஒருங்கியக்கம் மற்றும் இணைச்செயல்பாட்டை அறிமுகப்படுத்த ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் வசதியான வழியை வழங்குகிறது. ThreadPoolExecutor மற்றும் ProcessPoolExecutor க்கு இடையிலான வேறுபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், உங்கள் பணிகளின் தன்மையை கவனமாகக் கருத்தில் கொள்வதன் மூலமும், உங்கள் குறியீட்டின் செயல்திறன் மற்றும் பதிலளிப்புத் தன்மையை நீங்கள் கணிசமாக மேம்படுத்தலாம். உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு வழக்கத்திற்கான உகந்த அமைப்புகளைக் கண்டறிய உங்கள் குறியீட்டை விவரக்குறிப்பு செய்து வெவ்வேறு உள்ளமைவுகளுடன் பரிசோதனை செய்ய நினைவில் கொள்ளுங்கள். மேலும், GIL இன் வரம்புகள் மற்றும் மல்டித்ரெடட் மற்றும் மல்டிபிராசசிங் நிரலாக்கத்தின் சாத்தியமான சிக்கல்கள் குறித்து எச்சரிக்கையாக இருங்கள். கவனமான திட்டமிடல் மற்றும் செயல்படுத்தல் மூலம், நீங்கள் பைத்தானில் ஒருங்கியக்கத்தின் முழு திறனையும் திறந்து, உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய பயன்பாடுகளை உருவாக்க முடியும்.