పైథాన్‌లోని concurrent.futures మాడ్యూల్‌కు సంబంధించిన సమగ్ర గైడ్, సమాంతర టాస్క్ ఎగ్జిక్యూషన్ కోసం ThreadPoolExecutor మరియు ProcessPoolExecutorలను పోల్చి, ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలతో సహా.
పైథాన్‌లో ఏకకాలికతను అన్‌లాక్ చేయడం: ThreadPoolExecutor వర్సెస్ ProcessPoolExecutor
పైథాన్, ఒక బహుముఖ మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే ప్రోగ్రామింగ్ భాష అయినప్పటికీ, గ్లోబల్ ఇంటర్ప్రిటర్ లాక్ (GIL) కారణంగా నిజమైన సమాంతరతకు సంబంధించి కొన్ని పరిమితులు ఉన్నాయి. concurrent.futures మాడ్యూల్ asynchronouslyగా కాల్ చేయగల వాటిని అమలు చేయడానికి ఒక ఉన్నత-స్థాయి ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది, ఈ పరిమితులను అధిగమించడానికి మరియు నిర్దిష్ట రకాల పనుల కోసం పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది. ఈ మాడ్యూల్ రెండు ముఖ్య తరగతులను అందిస్తుంది: ThreadPoolExecutor మరియు ProcessPoolExecutor. ఈ సమగ్ర గైడ్ రెండింటినీ అన్వేషిస్తుంది, వాటి వ్యత్యాసాలు, బలాలు మరియు బలహీనతలను హైలైట్ చేస్తుంది మరియు మీ అవసరాలకు సరైన ఎగ్జిక్యూటర్‌ను ఎంచుకోవడానికి మీకు సహాయపడటానికి ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలను అందిస్తుంది.
ఏకకాలికత మరియు సమాంతరతను అర్థం చేసుకోవడం
ప్రతి ఎగ్జిక్యూటర్ యొక్క ప్రత్యేకతలలోకి ప్రవేశించే ముందు, ఏకకాలికత మరియు సమాంతరత యొక్క భావనలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఈ పదాలను తరచుగా పరస్పరం మార్చుకుంటారు, కానీ వాటికి విభిన్న అర్థాలు ఉన్నాయి:
- ఏకకాలికత: ఒకే సమయంలో బహుళ పనులను నిర్వహించడంతో వ్యవహరిస్తుంది. మీ కోడ్‌ను ఒకే ప్రాసెసర్ కోర్‌లో వాస్తవానికి ఒకదానితో ఒకటి కలుపుతున్నప్పటికీ, ఒకేసారి అనేక విషయాలను నిర్వహించడానికి నిర్మాణాత్మకంగా రూపొందించడం గురించి ఇది. దీనిని ఒకే స్టవ్‌పై అనేక కుండలను నిర్వహించే ఒక చెఫ్‌గా భావించండి - అవన్నీ *సరిగ్గా* ఒకే సమయంలో ఉడకవు, కానీ చెఫ్ వాటిని అన్నింటినీ నిర్వహిస్తున్నాడు.
- సమాంతరత: సాధారణంగా బహుళ ప్రాసెసర్ కోర్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా *ఒకే* సమయంలో బహుళ పనులను వాస్తవానికి అమలు చేయడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఇది భోజనంలో వేర్వేరు భాగాలపై ఒకేసారి పనిచేసే బహుళ చెఫ్‌లను కలిగి ఉండటం లాంటిది.
పైథాన్‌లోని GIL థ్రెడ్‌లను ఉపయోగించినప్పుడు CPU-బౌండ్ పనుల కోసం నిజమైన సమాంతరతను ఎక్కువగా నిరోధిస్తుంది. ఎందుకంటే GIL ఒకేసారి పైథాన్ ఇంటర్ప్రిటర్‌ను నియంత్రించడానికి ఒక థ్రెడ్‌ను మాత్రమే అనుమతిస్తుంది. అయితే, I/O-బౌండ్ పనుల కోసం, ప్రోగ్రామ్ నెట్‌వర్క్ అభ్యర్థనలు లేదా డిస్క్ రీడ్‌ల వంటి బాహ్య కార్యకలాపాల కోసం చాలా సమయం వేచి ఉండే చోట, ఒక థ్రెడ్ వేచి ఉన్నప్పుడు ఇతర థ్రెడ్‌లను అమలు చేయడానికి అనుమతించడం ద్వారా థ్రెడ్‌లు గణనీయమైన పనితీరు మెరుగుదలలను అందిస్తాయి.
`concurrent.futures` మాడ్యూల్‌ను పరిచయం చేస్తున్నాము
concurrent.futures మాడ్యూల్ asynchronouslyగా పనులను అమలు చేసే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది. ఇది థ్రెడ్‌లు మరియు ప్రాసెస్‌లతో పనిచేయడానికి ఒక ఉన్నత-స్థాయి ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది, వాటిని నేరుగా నిర్వహించడంలో ఉన్న సంక్లిష్టతను తగ్గిస్తుంది. ప్రధాన భావన "ఎగ్జిక్యూటర్," ఇది సమర్పించిన పనుల అమలును నిర్వహిస్తుంది. రెండు ప్రాథమిక ఎగ్జిక్యూటర్లు:
ThreadPoolExecutor: టాస్క్‌లను అమలు చేయడానికి థ్రెడ్‌ల పూల్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. I/O-బౌండ్ పనులకు అనుకూలం.ProcessPoolExecutor: టాస్క్‌లను అమలు చేయడానికి ప్రాసెస్‌ల పూల్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. CPU-బౌండ్ పనులకు అనుకూలం.
ThreadPoolExecutor: I/O-బౌండ్ పనుల కోసం థ్రెడ్‌లను ఉపయోగించడం
ThreadPoolExecutor పనులను అమలు చేయడానికి వర్కర్ థ్రెడ్‌ల పూల్‌ను సృష్టిస్తుంది. GIL కారణంగా, థ్రెడ్‌లు నిజమైన సమాంతరత నుండి ప్రయోజనం పొందే గణన-తీవ్ర కార్యకలాపాలకు అనువైనవి కావు. అయితే, అవి I/O-బౌండ్ దృశ్యాలలో రాణిస్తాయి. దానిని ఎలా ఉపయోగించాలో చూద్దాం:
ప్రాథమిక వినియోగం
ఏకకాలంలో బహుళ వెబ్ పేజీలను డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి ThreadPoolExecutorని ఉపయోగించడానికి ఇక్కడ ఒక సాధారణ ఉదాహరణ ఉంది:
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() # చెడు ప్రతిస్పందనల కోసం HTTPErrorని పెంచండి (4xx లేదా 5xx)
print(f"డౌన్‌లోడ్ చేయబడింది {url}: {len(response.content)} బైట్లు")
return len(response.content)
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"డౌన్‌లోడ్ చేయడంలో లోపం {url}: {e}")
return 0
start_time = time.time()
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
# ప్రతి URLని ఎగ్జిక్యూటర్‌కు సమర్పించండి
futures = [executor.submit(download_page, url) for url in urls]
# అన్ని పనులు పూర్తయ్యే వరకు వేచి ఉండండి
total_bytes = sum(future.result() for future in concurrent.futures.as_completed(futures))
print(f"మొత్తం బైట్లు డౌన్‌లోడ్ చేయబడ్డాయి: {total_bytes}")
print(f"పట్టిన సమయం: {time.time() - start_time:.2f} సెకన్లు")
వివరణ:
- మేము అవసరమైన మాడ్యూల్‌లను దిగుమతి చేసుకుంటాము:
concurrent.futures,requestsమరియుtime. - మేము డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి URLల జాబితాను నిర్వచిస్తాము.
download_pageఫంక్షన్ ఇచ్చిన URL యొక్క కంటెంట్‌ను తిరిగి పొందుతుంది. సంభావ్య నెట్‌వర్క్ సమస్యలను పట్టుకోవడానికి `try...except` మరియు `response.raise_for_status()`లను ఉపయోగించి లోపం నిర్వహణ చేర్చబడింది.- మేము గరిష్టంగా 4 వర్కర్ థ్రెడ్‌లతో
ThreadPoolExecutorని సృష్టిస్తాము.max_workersఆర్గ్యుమెంట్ ఏకకాలంలో ఉపయోగించగల థ్రెడ్‌ల గరిష్ట సంఖ్యను నియంత్రిస్తుంది. దీనిని చాలా ఎక్కువగా సెట్ చేయడం వల్ల పనితీరు ఎల్లప్పుడూ మెరుగుపడకపోవచ్చు, ప్రత్యేకించి I/O బౌండ్ పనులపై నెట్‌వర్క్ బ్యాండ్‌విడ్త్ తరచుగా అడ్డంకిగా ఉంటుంది. - మేము
executor.submit(download_page, url)ని ఉపయోగించి ప్రతి URLని ఎగ్జిక్యూటర్‌కు సమర్పించడానికి ఒక జాబితా గ్రహణశక్తిని ఉపయోగిస్తాము. ఇది ప్రతి పనికిFutureవస్తువును అందిస్తుంది. concurrent.futures.as_completed(futures)ఫంక్షన్ పూర్తి అయిన వెంటనే భవిష్యత్తును అందించే ఒక ఇటరేటర్‌ను అందిస్తుంది. ఫలితాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి ముందు అన్ని పనులు పూర్తయ్యే వరకు వేచి ఉండకుండా ఇది నివారిస్తుంది.- మేము పూర్తయిన భవిష్యత్తుల ద్వారా పునరావృతం చేస్తాము మరియు డౌన్‌లోడ్ చేయబడిన మొత్తం బైట్‌లను కూడిక చేస్తూ
future.result()ని ఉపయోగించి ప్రతి పని ఫలితాన్ని తిరిగి పొందుతాము. `download_page`లోని లోపం నిర్వహణ వ్యక్తిగత వైఫల్యాలు మొత్తం ప్రక్రియను క్రాష్ చేయకుండా చూస్తుంది. - చివరగా, డౌన్‌లోడ్ చేయబడిన మొత్తం బైట్లు మరియు పట్టిన సమయాన్ని మేము ప్రింట్ చేస్తాము.
ThreadPoolExecutor యొక్క ప్రయోజనాలు
- సులభతరం చేయబడిన ఏకకాలికత: థ్రెడ్‌లను నిర్వహించడానికి ఒక శుభ్రమైన మరియు సులభమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది.
- I/O-బౌండ్ పనితీరు: నెట్‌వర్క్ అభ్యర్థనలు, ఫైల్ రీడ్‌లు లేదా డేటాబేస్ ప్రశ్నల వంటి I/O కార్యకలాపాల కోసం ఎక్కువ సమయం వేచి ఉండే పనులకు అద్భుతమైనది.
- తగ్గిన ఓవర్‌హెడ్: థ్రెడ్‌లు సాధారణంగా ప్రాసెస్‌లతో పోలిస్తే తక్కువ ఓవర్‌హెడ్‌ను కలిగి ఉంటాయి, సందర్భాన్ని తరచుగా మార్చడం అవసరమయ్యే పనులకు వాటిని మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తాయి.
ThreadPoolExecutor యొక్క పరిమితులు
- GIL పరిమితి: GIL CPU-బౌండ్ పనుల కోసం నిజమైన సమాంతరతను పరిమితం చేస్తుంది. ఒక సమయంలో ఒక థ్రెడ్ మాత్రమే పైథాన్ బైట్‌కోడ్‌ను అమలు చేయగలదు, బహుళ కోర్‌ల ప్రయోజనాలను తిరస్కరిస్తుంది.
- డీబగ్గింగ్ సంక్లిష్టత: రేస్ కండిషన్‌లు మరియు ఏకకాలికతకు సంబంధించిన ఇతర సమస్యల కారణంగా మల్టీథ్రెడెడ్ అప్లికేషన్‌లను డీబగ్ చేయడం సవాలుగా ఉంటుంది.
ProcessPoolExecutor: CPU-బౌండ్ పనుల కోసం మల్టీప్రాసెసింగ్‌ను ఆవిష్కరించడం
ProcessPoolExecutor వర్కర్ ప్రాసెస్‌ల పూల్‌ను సృష్టించడం ద్వారా GIL పరిమితిని అధిగమిస్తుంది. ప్రతి ప్రాసెస్ దాని స్వంత పైథాన్ ఇంటర్ప్రిటర్ మరియు మెమరీ స్థలాన్ని కలిగి ఉంటుంది, బహుళ-కోర్ సిస్టమ్‌లలో నిజమైన సమాంతరతను అనుమతిస్తుంది. ఇది భారీ గణనలను కలిగి ఉండే CPU-బౌండ్ పనులకు అనువైనదిగా చేస్తుంది.
ప్రాథమిక వినియోగం
పెద్ద సంఖ్యలో స్క్వేర్‌ల మొత్తాన్ని లెక్కించడం వంటి గణన-తీవ్రమైన పనిని పరిశీలించండి. ఈ పనిని సమాంతరీకరించడానికి ProcessPoolExecutorని ఎలా ఉపయోగించాలో ఇక్కడ ఉంది:
import concurrent.futures
import time
import os
def sum_of_squares(start, end):
pid = os.getpid()
print(f"ప్రాసెస్ ID: {pid}, {start} నుండి {end} వరకు స్క్వేర్‌ల మొత్తాన్ని లెక్కిస్తోంది")
total = 0
for i in range(start, end + 1):
total += i * i
return total
if __name__ == "__main__": #కొన్ని పరిసరాలలో పునరావృతమయ్యే ఉత్పత్తిని నివారించడానికి ముఖ్యం
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"స్క్వేర్‌ల మొత్తం: {total_sum}")
print(f"పట్టిన సమయం: {time.time() - start_time:.2f} సెకన్లు")
వివరణ:
- మేము సంఖ్యల యొక్క ఇవ్వబడిన పరిధి కోసం స్క్వేర్‌ల మొత్తాన్ని లెక్కించే
sum_of_squaresఫంక్షన్‌ను నిర్వచిస్తాము. ప్రతి పరిధిని ఏ ప్రాసెస్ అమలు చేస్తుందో చూడటానికి మేము `os.getpid()`ని కలిగి ఉంటాము. - మేము పరిధి పరిమాణాన్ని మరియు ఉపయోగించాల్సిన ప్రాసెస్‌ల సంఖ్యను నిర్వచిస్తాము. ప్రతి ప్రాసెస్‌కు ఒకటిగా, మొత్తం లెక్కింపు పరిధిని చిన్న ముక్కలుగా విభజించడానికి
rangesజాబితా సృష్టించబడింది. - మేము పేర్కొన్న సంఖ్యలో వర్కర్ ప్రాసెస్‌లతో
ProcessPoolExecutorని సృష్టిస్తాము. - మేము
executor.submit(sum_of_squares, start, end)ని ఉపయోగించి ప్రతి పరిధిని ఎగ్జిక్యూటర్‌కు సమర్పిస్తాము. - మేము
future.result()ని ఉపయోగించి ప్రతి భవిష్యత్తు నుండి ఫలితాలను సేకరిస్తాము. - చివరి మొత్తాన్ని పొందడానికి మేము అన్ని ప్రాసెస్‌ల నుండి ఫలితాలను కలుపుతాము.
ముఖ్యమైన గమనిక: ProcessPoolExecutorని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, ప్రత్యేకించి విండోస్‌లో, మీరు ఎగ్జిక్యూటర్‌ను సృష్టించే కోడ్‌ను if __name__ == "__main__": బ్లాక్‌లో జతచేయాలి. ఇది పునరావృతమయ్యే ప్రాసెస్ ఉత్పత్తిని నివారిస్తుంది, ఇది లోపాలకు మరియు ఊహించని ప్రవర్తనకు దారితీస్తుంది. ఎందుకంటే ప్రతి పిల్లల ప్రాసెస్‌లో మాడ్యూల్ తిరిగి దిగుమతి చేయబడుతుంది.
ProcessPoolExecutor యొక్క ప్రయోజనాలు
- నిజమైన సమాంతరత: GIL పరిమితిని అధిగమిస్తుంది, CPU-బౌండ్ పనుల కోసం బహుళ-కోర్ సిస్టమ్‌లలో నిజమైన సమాంతరతను అనుమతిస్తుంది.
- CPU-బౌండ్ పనుల కోసం మెరుగైన పనితీరు: గణన-తీవ్ర కార్యకలాపాల కోసం గణనీయమైన పనితీరు లాభాలను పొందవచ్చు.
- బలమైనది: ఒక ప్రాసెస్ క్రాష్ అయితే, అది ప్రాసెస్‌లు ఒకదాని నుండి మరొకటి వేరు చేయబడినందున, అది తప్పనిసరిగా మొత్తం ప్రోగ్రామ్‌ను కిందికి తీసుకురాదు.
ProcessPoolExecutor యొక్క పరిమితులు
- అధిక ఓవర్‌హెడ్: థ్రెడ్‌లతో పోలిస్తే ప్రాసెస్‌లను సృష్టించడం మరియు నిర్వహించడం అధిక ఓవర్‌హెడ్‌ను కలిగి ఉంటుంది.
- అంతర-ప్రాసెస్ కమ్యూనికేషన్: ప్రాసెస్‌ల మధ్య డేటాను భాగస్వామ్యం చేయడం మరింత సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది మరియు అంతర-ప్రాసెస్ కమ్యూనికేషన్ (IPC) యంత్రాంగాలను కోరుతుంది, ఇది ఓవర్‌హెడ్‌ను జోడించగలదు.
- మెమరీ పాదముద్ర: ప్రతి ప్రాసెస్ దాని స్వంత మెమరీ స్థలాన్ని కలిగి ఉంటుంది, ఇది అప్లికేషన్ యొక్క మొత్తం మెమరీ పాదముద్రను పెంచుతుంది. ప్రాసెస్‌ల మధ్య పెద్ద మొత్తంలో డేటాను పంపడం అడ్డంకిగా మారవచ్చు.
సరైన ఎగ్జిక్యూటర్‌ను ఎంచుకోవడం: ThreadPoolExecutor వర్సెస్ ProcessPoolExecutor
ThreadPoolExecutor మరియు ProcessPoolExecutor మధ్య ఎంచుకోవడానికి కీలకం మీ పనుల స్వభావాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో ఉంది:
- I/O-బౌండ్ పనులు: మీ పనులు చాలా సమయం I/O కార్యకలాపాల కోసం వేచి ఉంటే (ఉదా., నెట్‌వర్క్ అభ్యర్థనలు, ఫైల్ రీడ్‌లు, డేటాబేస్ ప్రశ్నలు),
ThreadPoolExecutorసాధారణంగా మంచి ఎంపిక. ఈ దృశ్యాలలో GIL తక్కువ అడ్డంకిగా ఉంటుంది మరియు థ్రెడ్‌ల తక్కువ ఓవర్‌హెడ్ వాటిని మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. - CPU-బౌండ్ పనులు: మీ పనులు గణన-తీవ్రమైనవి అయితే మరియు బహుళ కోర్‌లను ఉపయోగించుకుంటే,
ProcessPoolExecutorసరైన మార్గం. ఇది GIL పరిమితిని దాటవేస్తుంది మరియు నిజమైన సమాంతరతను అనుమతిస్తుంది, దీని ఫలితంగా గణనీయమైన పనితీరు మెరుగుదలలు వస్తాయి.
ముఖ్యమైన వ్యత్యాసాలను సంగ్రహించే పట్టిక ఇక్కడ ఉంది:
| ఫీచర్ | ThreadPoolExecutor | ProcessPoolExecutor |
|---|---|---|
| ఏకకాలికత నమూనా | మల్టీథ్రెడింగ్ | మల్టీప్రాసెసింగ్ |
| GIL ప్రభావం | GIL ద్వారా పరిమితం చేయబడింది | GILని దాటవేస్తుంది |
| దేనికి అనుకూలం | I/O-బౌండ్ పనులు | CPU-బౌండ్ పనులు |
| ఓవర్‌హెడ్ | తక్కువ | అధికం |
| మెమరీ పాదముద్ర | తక్కువ | అధికం |
| అంతర-ప్రాసెస్ కమ్యూనికేషన్ | అవసరం లేదు (థ్రెడ్‌లు మెమరీని పంచుకుంటాయి) | డేటాను పంచుకోవడానికి అవసరం |
| బలమైనది | తక్కువ బలంగా ఉంది (క్రాష్ మొత్తం ప్రాసెస్‌ను ప్రభావితం చేస్తుంది) | మరింత బలంగా ఉంది (ప్రాసెస్‌లు వేరు చేయబడతాయి) |
అధునాతన పద్ధతులు మరియు పరిశీలనలు
ఆర్గ్యుమెంట్‌లతో పనులను సమర్పించడం
రెండు ఎగ్జిక్యూటర్లు అమలు చేయబడుతున్న ఫంక్షన్‌కు ఆర్గ్యుమెంట్‌లను పంపడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. ఇది submit() పద్ధతి ద్వారా జరుగుతుంది:
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
future = executor.submit(my_function, arg1, arg2)
result = future.result()
మినహాయింపులను నిర్వహించడం
అమలు చేయబడిన ఫంక్షన్‌లో లేవనెత్తబడిన మినహాయింపులు స్వయంచాలకంగా ప్రధాన థ్రెడ్ లేదా ప్రాసెస్‌కు ప్రచారం చేయబడవు. మీరు Future ఫలితాన్ని తిరిగి పొందినప్పుడు వాటిని స్పష్టంగా నిర్వహించాలి:
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
future = executor.submit(my_function)
try:
result = future.result()
except Exception as e:
print(f"ఒక మినహాయింపు సంభవించింది: {e}")
సాధారణ పనుల కోసం `map`ని ఉపయోగించడం
మీరు ఒకే ఫంక్షన్‌ను ఇన్‌పుట్ల శ్రేణికి అన్వయించాలనుకునే సాధారణ పనుల కోసం, map() పద్ధతి పనులను సమర్పించడానికి సంక్షిప్త మార్గాన్ని అందిస్తుంది:
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))
వర్కర్‌ల సంఖ్యను నియంత్రించడం
రెండు ThreadPoolExecutor మరియు ProcessPoolExecutorలలోని max_workers ఆర్గ్యుమెంట్ ఏకకాలంలో ఉపయోగించగల థ్రెడ్‌లు లేదా ప్రాసెస్‌ల గరిష్ట సంఖ్యను నియంత్రిస్తుంది. max_workers కోసం సరైన విలువను ఎంచుకోవడం పనితీరు కోసం ముఖ్యం. మీ సిస్టమ్‌లో అందుబాటులో ఉన్న CPU కోర్‌ల సంఖ్య మంచి ప్రారంభ స్థానం. అయితే, I/O-బౌండ్ పనుల కోసం, థ్రెడ్‌లు I/O కోసం వేచి ఉన్నప్పుడు ఇతర పనులకు మారగలవు కాబట్టి, కోర్‌ల కంటే ఎక్కువ థ్రెడ్‌లను ఉపయోగించడం నుండి మీరు ప్రయోజనం పొందవచ్చు. సరైన విలువను నిర్ణయించడానికి ప్రయోగాలు మరియు ప్రొఫైలింగ్ తరచుగా అవసరం.
పురోగతిని పర్యవేక్షించడం
concurrent.futures మాడ్యూల్ పనుల పురోగతిని నేరుగా పర్యవేక్షించడానికి అంతర్నిర్మిత యంత్రాంగాలను అందించదు. అయితే, మీరు కాల్‌బ్యాక్‌లను లేదా భాగస్వామ్యం చేయబడిన వేరియబుల్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా మీ స్వంత పురోగతి ట్రాకింగ్‌ను అమలు చేయవచ్చు. పురోగతి బార్‌లను ప్రదర్శించడానికి `tqdm` వంటి లైబ్రరీలను ఏకీకృతం చేయవచ్చు.
వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు
ThreadPoolExecutor మరియు ProcessPoolExecutor సమర్థవంతంగా అన్వయించబడే కొన్ని వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలను పరిశీలిద్దాం:
- వెబ్ స్క్రాపింగ్:
ThreadPoolExecutorని ఉపయోగించి బహుళ వెబ్ పేజీలను ఏకకాలంలో డౌన్‌లోడ్ చేయడం మరియు పార్స్ చేయడం. ప్రతి థ్రెడ్ వేర్వేరు వెబ్ పేజీని నిర్వహించగలదు, మొత్తం స్క్రాపింగ్ వేగాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. వెబ్‌సైట్ సేవా నిబంధనల గురించి గుర్తుంచుకోండి మరియు వాటి సర్వర్‌లను ఓవర్‌లోడ్ చేయకుండా ఉండండి. - చిత్ర ప్రాసెసింగ్:
ProcessPoolExecutorని ఉపయోగించి పెద్ద సంఖ్యలో చిత్రాల సమితికి చిత్ర ఫిల్టర్‌లను లేదా మార్పులను వర్తింపజేయడం. ప్రతి ప్రాసెస్ వేర్వేరు చిత్రాన్ని నిర్వహించగలదు, వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్ కోసం బహుళ కోర్‌లను పెంచుతుంది. సమర్థవంతమైన చిత్ర తారుమారు కోసం OpenCV వంటి లైబ్రరీలను పరిగణించండి. - డేటా విశ్లేషణ:
ProcessPoolExecutorని ఉపయోగించి పెద్ద డేటాసెట్‌లపై సంక్లిష్టమైన లెక్కలను నిర్వహించడం. ప్రతి ప్రాసెస్ డేటా యొక్క ఉపసమితిని విశ్లేషించగలదు, మొత్తం విశ్లేషణ సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది. పైథాన్‌లో డేటా విశ్లేషణ కోసం పాండాస్ మరియు నంపై ప్రసిద్ధ లైబ్రరీలు. - మెషిన్ లెర్నింగ్:
ProcessPoolExecutorని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడం. కొన్ని మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను సమర్థవంతంగా సమాంతరీకరించవచ్చు, వేగవంతమైన శిక్షణ సమయాలను అనుమతిస్తుంది. స్కికిట్-లెర్న్ మరియు టెన్సర్‌ఫ్లో వంటి లైబ్రరీలు సమాంతరీకరణ కోసం మద్దతును అందిస్తాయి. - వీడియో ఎన్‌కోడింగ్:
ProcessPoolExecutorని ఉపయోగించి వీడియో ఫైల్‌లను వివిధ ఫార్మాట్‌లకు మార్చడం. ప్రతి ప్రాసెస్ వేర్వేరు వీడియో విభాగాన్ని ఎన్‌కోడ్ చేయగలదు, మొత్తం ఎన్‌కోడింగ్ ప్రక్రియను వేగంగా చేస్తుంది.
గ్లోబల్ పరిశీలనలు
ప్రపంచ ప్రేక్షకులకు ఏకకాలిక అప్లికేషన్‌లను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు, ఈ క్రింది వాటిని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ముఖ్యం:
- సమయ మండలలు: సమయం-సెన్సిటివ్ కార్యకలాపాలతో వ్యవహరించేటప్పుడు సమయ మండలాల గురించి గుర్తుంచుకోండి. సమయ మండల మార్పిడులను నిర్వహించడానికి
pytzవంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించండి. - స్థానిక భాషలు: మీ అప్లికేషన్ విభిన్న స్థానిక భాషలను సరిగ్గా నిర్వహిస్తుందని నిర్ధారించుకోండి. వినియోగదారు యొక్క స్థానిక భాష ప్రకారం సంఖ్యలు, తేదీలు మరియు కరెన్సీలను ఫార్మాట్ చేయడానికి
localeవంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించండి. - అక్షర ఎన్‌కోడింగ్‌లు: విస్తృత శ్రేణి భాషలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి డిఫాల్ట్ అక్షర ఎన్‌కోడింగ్‌గా యూనికోడ్ (UTF-8)ని ఉపయోగించండి.
- అంతర్జాతీయీకరణ (i18n) మరియు స్థానికీకరణ (l10n): మీ అప్లికేషన్‌ను సులభంగా అంతర్జాతీయీకరణ మరియు స్థానికీకరించడానికి రూపొందించండి. విభిన్న భాషల కోసం అనువాదాలను అందించడానికి gettext లేదా ఇతర అనువాద లైబ్రరీలను ఉపయోగించండి.
- నెట్‌వర్క్ లేటెన్సీ: రిమోట్ సేవలతో కమ్యూనికేట్ చేసేటప్పుడు నెట్‌వర్క్ లేటెన్సీని పరిగణించండి. నెట్‌వర్క్ సమస్యలకు మీ అప్లికేషన్ స్థితిస్థాపకంగా ఉందని నిర్ధారించడానికి తగిన గడువులను మరియు లోపం నిర్వహణను అమలు చేయండి. సర్వర్ల యొక్క భౌగోళిక స్థానం లేటెన్సీని గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. వివిధ ప్రాంతాల్లోని వినియోగదారుల కోసం పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కంటెంట్ డెలివరీ నెట్‌వర్క్‌లను (CDNs) ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
ముగింపు
concurrent.futures మాడ్యూల్ మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌లలో ఏకకాలికత మరియు సమాంతరతను ప్రవేశపెట్టడానికి శక్తివంతమైన మరియు అనుకూలమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. ThreadPoolExecutor మరియు ProcessPoolExecutor మధ్య వ్యత్యాసాలను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా మరియు మీ పనుల స్వభావాన్ని జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం ద్వారా, మీరు మీ కోడ్ యొక్క పనితీరును మరియు ప్రతిస్పందనను గణనీయంగా మెరుగుపరచవచ్చు. మీ కోడ్‌ను ప్రొఫైల్ చేయడానికి మరియు మీ నిర్దిష్ట ఉపయోగ సందర్భానికి సరైన సెట్టింగ్‌లను కనుగొనడానికి విభిన్న కాన్ఫిగరేషన్‌లతో ప్రయోగాలు చేయడానికి గుర్తుంచుకోండి. అలాగే, GIL యొక్క పరిమితుల గురించి మరియు మల్టీథ్రెడెడ్ మరియు మల్టీప్రాసెసింగ్ ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క సంభావ్య సంక్లిష్టతల గురించి తెలుసుకోండి. జాగ్రత్తగా ప్రణాళిక మరియు అమలుతో, మీరు పైథాన్‌లోని ఏకకాలికత యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయవచ్చు మరియు ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం బలమైన మరియు స్కేలబుల్ అప్లికేషన్‌లను సృష్టించవచ్చు.