Çoklu işlem, Python programlamada birden fazla işlemi aynı anda çalıştırmanıza olanak tanıyan, genellikle performans iyileştirmeleri ve sistem kaynaklarının daha verimli kullanılmasıyla sonuçlanan popüler bir tekniktir. Bu makale, kullanımı ayrıntılı olarak ele almaktadır. çoklu işlem Python'daki kütüphane, özellikle şu konulara odaklanıyor: harita işlev. Harita işlevi, liste gibi yinelenebilir bir öğedeki her öğeye bir işlev uygulamanıza ve sonuçları içeren yeni bir liste döndürmenize olanak tanır. Çoklu işlemeden yararlanarak, daha fazla verimlilik ve ölçeklenebilirlik için bu süreci paralel hale getirebiliriz.
Bu makalede, harita işleviyle çoklu işlemenin mükemmel bir çözüm olabileceği sorunu inceleyeceğiz, ilgili kitaplıkları ve işlevleri tartışacağız, kodun adım adım açıklamasını sunacağız ve omurga üzerine inşa edilen ilgili konuları derinlemesine inceleyeceğiz. çoklu işlem ve harita işlevi.
Çoklu İşlem Haritası: Sorun ve Çözüm
Çözmeyi hedeflediğimiz sorun, liste, tuple veya yinelemeyi destekleyen herhangi bir nesne gibi büyük yinelenebilir bir öğedeki her bir öğeye bir işlev uygulamanın performansını ve verimliliğini artırmaktır. Bu tür görevlerle karşı karşıya kaldığınızda yerleşik harita işlevini veya liste kavramalarını kullanmak oldukça yavaş ve verimsiz olabilir.
Çözüm, Python'daki çoklu işlem kütüphanesinden, özellikle de havuz sınıf ve onun harita yöntem. kullanarak çoklu işlemli Pool.map() işleviişlevimizin yürütülmesini birden fazla sürece dağıtabiliriz.
Kodun Adım Adım Açıklaması
Kodu parçalara ayıralım ve çoklu işlem harita fonksiyonunun etkili bir şekilde nasıl kullanılacağını gösterelim:
import multiprocessing
import time
def square(n):
time.sleep(0.5)
return n * n
# Create the list of numbers
numbers = list(range(10))
# Initialize the multiprocessing Pool
pool = multiprocessing.Pool()
# Use the map function with multiple processes
squared_numbers = pool.map(square, numbers)
print(squared_numbers)
- İlk olarak, içe aktarın çoklu işlem Python'da paralel işlemeyi kullanmak için gerekli araçları içeren modül.
- Adı verilen bir işlev oluşturun kare bu sadece yarım saniyeliğine uyur ve ardından giriş argümanının karesini döndürür. Bu işlev, tamamlanması makul bir süre alan bir hesaplamanın benzetimini yapar.
- adlı bir liste oluşturun sayılar0'dan 9'a kadar (dahil) tam sayıları içeren.
- Bir havuz çoklu işlem modülünden nesne. Pool nesnesi, görevlerinizi paralelleştirmek için kullanacağınız çalışan süreçlerini yönetmenize yönelik bir araç görevi görür.
- Ara harita havuz nesnesindeki yöntemi ve iletin kare fonksiyon ve sayılar liste. Harita yöntemi daha sonra havuzdaki mevcut çalışan işlemleri kullanarak kare fonksiyonunu sayı listesindeki her öğeye aynı anda uygular.
- Sayılar listesinden kareli değerleri içermesi gereken kare_sayıların sonuç listesini yazdırın.
Python Çoklu İşlem Kütüphanesi
Python çoklu işlem kitaplık, programınızda paralelliği uygulamanın sezgisel bir yolunu sağlar. Aşağıdaki gibi üst düzey soyutlamalar sunarak tipik olarak paralel programlamayla ilişkilendirilen karmaşıklığın bir kısmını maskeler: havuz. Pool sınıfı, işin birden çok süreç arasında dağıtılmasını basitleştirerek kullanıcının paralel işlemenin avantajlarını minimum güçlükle deneyimlemesini sağlar.
Python Itertools Modülü ve İlgili Fonksiyonlar
Çoklu işlem birçok paralel görev için mükemmel bir çözüm olsa da Python'un benzer ihtiyaçlara cevap veren başka kütüphaneler ve araçlar da sağladığını belirtmekte fayda var. Örneğin itertools modülü, yinelenebilir öğeler üzerinde çalışan ve çoğunlukla gelişmiş verimlilikle çalışan çok sayıda fonksiyon sunar. Bazı itertools işlevleri şöyledir: resim() ve imap_sırasız() yinelenebilir bir fonksiyona uygulama sürecini paralelleştirebilir. Bununla birlikte, itertools'un öncelikli olarak yineleyici tabanlı çözümlere odaklandığını, çoklu işlem kitaplığının ise paralelliğe daha kapsamlı bir yaklaşım sunarak harita benzeri işlevlerin ötesinde ek araçlar ve yetenekler sağladığını belirtmek önemlidir.
