Başlangıç ​​Seviyesi İçin Python İş Parçacığı Oluşturma ve Çoklu İşleme

Python'da, eş zamanlı görevleri yönetmek, özellikle G/Ç'ye bağlı veya CPU'ya bağlı işlemlerle uğraşırken, uygulamalarınızın performansını önemli ölçüde artırabilir. Python, eş zamanlılık için iki ana modül sağlar: threading ve multiprocessing. Bu makale, bu modülleri size tanıtacak ve eş zamanlı programlama için bunların nasıl kullanılacağını açıklayacaktır.

Threading'i Anlamak

İş parçacığı oluşturma, tek bir işlem içinde birden fazla iş parçacığını (bir işlemin daha küçük birimlerini) eş zamanlı olarak çalıştırmanın bir yoludur. Bu, harici kaynakları (örneğin, dosya G/Ç, ağ istekleri) beklemek için çok zaman harcadığınız G/Ç'ye bağlı görevler için yararlıdır.

Temel İş Parçacığı Örneği

Python'da iş parçacıkları oluşturmak ve yönetmek için threading modülünü kullanırsınız. İşte basit bir örnek:

import threading

# Define a function to be run in a thread
def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

# Create a thread object
thread = threading.Thread(target=print_numbers)

# Start the thread
thread.start()

# Wait for the thread to complete
thread.join()

print("Thread has finished execution")

Çoklu İşlemeyi Anlamak

Çoklu işlem, her biri kendi Python yorumlayıcısı ve bellek alanına sahip birden fazla işlemi eş zamanlı olarak çalıştırmanıza olanak tanır. Bu, özellikle hesaplamaları paralel olarak gerçekleştirmeniz gereken CPU'ya bağlı görevler için kullanışlıdır.

Temel Çoklu İşleme Örneği

multiprocessing modülü ayrı süreçleri oluşturmak ve yönetmek için kullanılır. İşte basit bir örnek:

import multiprocessing

# Define a function to be run in a process
def compute_square(number):
    print(f"The square of {number} is {number * number}")

# Create a process object
process = multiprocessing.Process(target=compute_square, args=(5,))

# Start the process
process.start()

# Wait for the process to complete
process.join()

print("Process has finished execution")

İş Parçacığı İşleme ve Çoklu İşlemeyi Karşılaştırma

• Threading: G/Ç'ye bağlı görevler için en iyisidir. İş parçacıkları aynı bellek alanını paylaşır ve beklemeyi içeren işlemler için daha verimli olabilir.
• Çokluişlem: CPU'ya bağlı görevler için en iyisidir. İşlemler ayrı bellek alanlarında çalışır ve hesaplama ağırlıklı görevler için birden fazla CPU çekirdeğini tam olarak kullanabilir.

Yaygın Kullanım Örnekleri

• Threading: Web kazıma, dosya G/Ç işlemleri veya harici kaynakları beklemeyi içeren herhangi bir görev için uygundur.
• Çokluişlem: Veri işleme, matematiksel hesaplamalar veya önemli CPU kaynakları gerektiren herhangi bir görev için idealdir.

Çözüm

Hem threading hem de multiprocessing Python uygulamalarınızın performansını ve verimliliğini artırmak için güçlü araçlardır. Bu modülleri ne zaman ve nasıl kullanacağınızı anlayarak daha etkili ve duyarlı programlar yazabilirsiniz. İster G/Ç'ye bağlı görevlerle ister CPU'ya bağlı hesaplamalarla uğraşıyor olun, Python eşzamanlılığı etkili bir şekilde ele almanız için gereken araçları sağlar.