Python3

آموزش کد چند فرآیندی (Multiprocessing) در پایتون 🐍

مقدمه
چند فرآیندی یا Multiprocessing یکی از تکنیک‌های مهم در برنامه‌نویسی موازی است که به شما امکان می‌دهد تا چندین فرآیند را به طور همزمان اجرا کنید. این تکنیک به خصوص برای بهره‌برداری از پردازنده‌های چند هسته‌ای بسیار مفید است و می‌تواند عملکرد برنامه‌های شما را بهبود بخشد.

مفهوم اولیه
در پایتون، کتابخانه‌ی multiprocessing ابزارهای لازم برای اجرای چند فرآیندی را فراهم می‌کند. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا از فرآیندهای جداگانه برای اجرای وظایف مختلف استفاده کنید.

مثال کد

import multiprocessing
import time

def worker(num):
    """فرآیند نمونه ای که فقط یک عدد را چاپ می‌کند."""
    print(f'Worker: {num}')
    time.sleep(2)

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

توضیحات:

1. ایمپورت کتابخانه‌ی multiprocessing:

   import multiprocessing
   import time

2. تعریف تابع worker:
این تابع ساده، یک عدد را به عنوان ورودی می‌گیرد و آن را چاپ می‌کند و سپس به مدت ۲ ثانیه توقف می‌کند.

   def worker(num):
       print(f'Worker: {num}')
       time.sleep(2)

3. ایجاد و شروع فرآیندها:
در بلوک if __name__ == '__main__':، ما پنج فرآیند ایجاد کرده و آنها را با استفاده از start() آغاز میname

   if __name__ == '__main__':
       processes = []
       for i in range(5):
           p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
           processes.append(p)
           p.start()

4. منتظر ماندن برای اتمام فرآیندها:
با استفاده از join()، ما مطمئن می‌شویم که تمامی فرآیندها قبل از پایان یافتن برنامه اصلی به اتمام رسیده‌اند.

   for p in processes:
       p.join()

نکات مهم
1. به اشتراک‌گذاری داده‌ها:
کتابخانه‌ی multiprocessing ابزارهایی مانند Queue, Pipe, Manager برای به اشتراک‌گذاری داده‌ها بین فرآیندها فراهم می‌کند.

2. امنیت و مدیریت منابع:
اطمینان حاصل کنید که فرآیندها منابع سیستم را به درستی مدیریت می‌کنند و از مشکلاتی مانند مصرف بیش از حد حافظه جلوگیری کنید.

3. استفاده از CPU های چند هسته‌ای:
چند فرآیندی به شما امکان می‌دهد از قدرت پردازشی چند هسته‌ای بهره ببرید و برنامه‌های خود را سریع‌تر اجرا کنید.

نتیجه‌گیری
چند فرآیندی در پایتون ابزاری قدرتمند برای بهبود کارایی برنامه‌ها است. با استفاده از کتابخانه‌ی multiprocessing، می‌توانید به راحتی وظایف مختلف را به فرآیندهای جداگانه محول کنید و از توان پردازشی سیستم خود به بهترین نحو استفاده کنید.

این تکنیک می‌تواند به شما کمک کند تا برنامه‌های پیچیده و زمان‌بر خود را بهینه کنید و عملکرد بهتری را تجربه کنید. 🎉

🔻برای بیشتر یاد گرفتن بیا اینجا

#Python #Multiprocessing #Programming #ParallelComputing