پردازش موازی پیشرفته در پایتون: استفاده از concurrent.futures برای بهره‌وری بیشتر 🚀

مقدمه:
برای توسعه‌دهندگان سطح سینیور که به دنبال بهینه‌سازی کد و افزایش کارایی برنامه‌های خود هستند، پردازش موازی می‌تواند یک ابزار قدرتمند باشد. یکی از کتابخانه‌های داخلی پایتون که این امکان را فراهم می‌کند، concurrent.futures است. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد تا وظایف را به صورت همزمان اجرا کنید و از چندین هسته CPU بهره ببرید.

پردازش موازی با concurrent.futures:
ایجاد و اجرای وظایف موازی:ابتدا باید ThreadPoolExecutor یا ProcessPoolExecutor را برای اجرای وظایف موازی انتخاب کنید. ThreadPoolExecutor برای وظایفی که نیاز به I/O دارند مناسب است، در حالی که ProcessPoolExecutor برای وظایف محاسباتی سنگین بهتر عمل می‌کند.

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
    import time

    def task(n):
        print(f"Processing {n}")
        time.sleep(2)
        return n * n

    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    results = []

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        futures = [executor.submit(task, num) for num in numbers]
        for future in as_completed(futures):
            results.append(future.result())

    print("Results:", results)
    

2. مزایای استفاده از concurrent.futures:ساده‌سازی مدیریت وظایف:با استفاده از futures، می‌توانید به راحتی نتایج وظایف موازی را مدیریت کنیبهره‌وری بیشتر:با توزیع وظایف بین چندین هسته، می‌توانید کارایی برنامه‌های خود را افزایش دهیکد خواناتر: استفاده از ThreadPoolExecutor و ProcessPoolExecutor کد را خواناتر و قابل فهمتراستفاده پیشرفته‌تر:

برای استفاده پیشرفته‌تر از concurrent.futures، می‌توانید از ترکیب ThreadPoolExecutor و ProcessPoolExecutor استفاده کنید تا بهترین عملکرد را برای وظایف مختلف بدست آورید.

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

def io_task(n):
    print(f"IO Task {n}")
    time.sleep(2)
    return n + n

def cpu_task(n):
    print(f"CPU Task {n}")
    return sum(i*i for i in range(n))

numbers = [10, 20, 30, 40, 50]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as io_executor, ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as cpu_executor:
    io_futures = [io_executor.submit(io_task, num) for num in numbers]
    cpu_futures = [cpu_executor.submit(cpu_task, num) for num in numbers]

    for future in as_completed(io_futures + cpu_futures):
        print(f"Result: {future.result()}")

فواید:افزایش کارایی:پردازش موازی می‌تواند به طور چشمگیری کارایی برنامه‌ها را افزامدیریت آسان وظایف: استفاده از concurrent.futures مدیریت وظایف موازی را بسیار ساده‌تمعایب:- پیچیدگی دیباگ: دیباگ کردن کدهای موازی می‌تواند پیچیده‌تمصرف منابع: استفاده نادرست از پردازش موازی می‌تواند منجر به مصرف زیاد منابع شود.

برای دریافت آموزش‌های بیشتر و نکات پیشرفته در زمینه برنامه‌نویسی، حتماً به کانال تلگرام ما بپیوندید! 💻📱

#Python #Concurrency #ParallelProcessing #AdvancedPython #ProgrammingTips #CodeOptimization