Python ile Paralel Programlama Mantığı ve İşleyişi kitabı, paralel programlama konusunu anlamak ve uygulamak isteyenler için hazırlanmıştır Bu kitap sayesinde Python dilinde paralel programlama ile nasıl başarı elde edileceğini öğrenebilirsiniz Kitap, Python dilinde paralel programlama tekniklerini detaylı bir şekilde ele almaktadır Öğrenmek isteyenler için ideal bir kaynak

Merhaba, bu makalede sizlere Python ile paralel programlama kavramını tanıtacağız. Paralel programlama, bir işlemi birden fazla iş parçacığı veya süreç kullanarak aynı anda çalıştırmayı amaçlar. Bu sayede, işlemci çekirdeklerinin tamamını kullanarak daha hızlı ve verimli hale getirir.

Python'da paralel programlama için farklı yaklaşımlar vardır. Örneğin, threading, multiprocessing, asyncio ve concurrent.futures kullanılabilir. Threading yöntemi, birden fazla iş parçacığının aynı anda çalışmasını sağlar ve zaman alıcı olan işlemleri paralel olarak gerçekleştirir. Ancak, Python threading, GIL adı verilen bir kısıtlamaya sahip olduğu için yalnızca bir işlemcinin aynı anda çalışmasına izin verir. Bu sorun, multiprocessing yöntemi kullanılarak çözülebilir. Çok iş parçacıklı programlama ise birden fazla işlemci kullanarak çalışır ve GIL sorununu ortadan kaldırır. Ancak, koddaki senkronizasyon sorunlarına neden olabilir.

Asyncio, tek bir iş parçacığı içinde çeşitli işlemleri eşzamanlı olarak yürütür ve GIL sorunlarını aşabilir. Concurrent.futures ise Python'un asyncio modülüne dayanır ve fonksiyonları ve yöntemleri farklı işlemci çekirdeklerinde veya iş parçacıklarında eşzamanlı olarak yürütür.

Bu makalede, threading, multiprocessing, asyncio ve concurrent.futures örneklerini gösterdik. Bu örnekler, paralel programlama mantığını anlamak için harika bir başlangıç noktasıdır. Umarız makalemiz, Python ile paralel programlama hakkında bilgi edinmenize yardımcı olmuştur. Daha fazla bilgiye ihtiyacınız olursa, bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Paralel Programlama Nedir?

Paralel programlama, bir işlemi birden fazla iş parçacığı veya süreç kullanarak aynı anda çalıştırmak demektir. Bu sayede, işlemci çekirdeklerinin tamamı kullanılır ve işlem daha hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirilir. Bu, özellikle işlemlerin büyük veri setleri ile çalıştığı durumlarda büyük avantajlar sağlar.

Paralel programlama ile işlem süresi ciddi bir şekilde azalır ve daha hızlı bir sonuç elde edilir. Bu, birçok yerde işe yaramaktadır: veri işleme, programlama, grafik işleme, yapay zeka ve daha birçok alanda.

Aynı anda birden fazla görevin gerçekleştirilmesi, işlemci kullanımını optimize eder ve donanım kaynaklarının verimli bir şekilde kullanılmasına imkan verir. Böylece, paralel programlama ile büyük veri setlerinin işlenmesi daha hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir ve daha kısa zamanda sonuçlar alınabilir.

Python ile Paralel Programlama Yaklaşımları

Python, paralel programlama için farklı yaklaşımlar sunar. İşlemi birden fazla iş parçacığı veya süreç kullanarak aynı anda çalıştırmak, programın daha hızlı ve verimli çalışmasını sağlar. Python'da threading, multiprocessing, asyncio ve concurrent.futures olmak üzere birkaç paralel programlama yaklaşımı bulunur.

Yaklaşım	Açıklama
Threading	Birden fazla iş parçacığının aynı anda çalışmasını sağlar.
Multiprocessing	Birden fazla işlemci kullanarak çalışır ve GIL sorununu çözer.
Asyncio	Tek bir iş parçacığı içinde çeşitli işlemleri eşzamanlı olarak yürütür ve GIL sorunlarını aşar.
Concurrent.futures	Fonksiyonları ve yöntemleri farklı işlemci çekirdeklerinde veya iş parçacıklarında eşzamanlı olarak yürütür.

Threading, birden fazla iş parçacığının aynı anda çalışmasını sağlar ve bunun sonucunda zaman alıcı olan işlemler paralel olarak gerçekleştirilir. Ancak, Python threading, GIL (küresel yorumlayıcı kilidi) adı verilen bir kısıtlamaya sahiptir. Bu, yalnızca bir işlemcinin aynı anda çalışmasına izin verir ve bu yüzden threading, CPU yoğun görevlerinde iyileştirme sağlayamaz.

Multiprocessing, birden fazla işlemci kullanarak çalışır ve GIL sorununu çözer, bu da CPU yoğun görevlerinde daha iyi sonuçlar verir. Asyncio, tek bir iş parçacığı içinde çeşitli işlemleri eşzamanlı olarak yürütür ve GIL sorunlarını aşar. Ancak, kod içinde senkronizasyon sorunlarına neden olabilir. Concurrent.futures, Python'un asyncio modülüne dayanan bir paralel programlama yaklaşımıdır ve fonksiyonları ve yöntemleri farklı işlemci çekirdeklerinde veya iş parçacıklarında eşzamanlı olarak yürütür.

Threading

Threading, Python'da paralel programlama yapmanın en kolay yollarından biridir. Threading, birden fazla iş parçacığının aynı anda çalışmasını sağlar. Böylece, zaman alıcı olan işlemler paralel olarak gerçekleştirilebilir. Threading kullanarak, programda farklı işlevleri aynı anda yürütmek mümkündür. Bu sayede, programın performansı artar ve işlemler daha hızlı tamamlanır.

Ancak, Python threading, GIL adı verilen bir kısıtlamaya sahip olduğu için yalnızca bir işlemcinin aynı anda çalışmasına izin verir. Bu nedenle, threading, CPU yoğun görevlerinde iyileştirme sağlayamaz. Ayrıca, threading uygulamaları genellikle kodun okunaklığını azaltır ve programlama daha karmaşık hale getirir.

Bir diğer dezavantajı ise, threading kullanırken senkronizasyon sorunlarına dikkat edilmesi gerektiğidir. Birden fazla iş parçacığının aynı anda çalışması, iş parçacıklarının birbirlerine bağımlı olmasına neden olabilir. Bu da, programın istenmeyen hatalar ve kilitlenmeler üretmesine yol açabilir.

Genel olarak, threading Python'da paralel programlama yapmanın kolay bir yoludur. Ancak, CPU yoğun işlemlerinin hızlandırılması gereken durumlarda, diğer paralel programlama yaklaşımlarının kullanılması daha uygundur.

GIL

= Python'da threading kullanıldığında, küresel yorumlayıcı kilidi (GIL) adı verilen bir kısıtlama söz konusudur. GIL yapısı, aynı anda sadece bir işlemcinin çalışmasına izin verir. Bu nedenle, threading sadece bir işlemci çekirdeği üzerinde işlem yapabilir. Bu durum, CPU yoğunluğu gerektiren işlemlerde herhangi bir iyileştirme sağlamaz. Bu nedenle, threading kullanarak paralel programlama, birden fazla işlemci çekirdeği kullanmayı hedefleyen CPU yoğunluğundaki görevler için uygun değildir.

Çok iş parçacıklı Programlama

Çok iş parçacıklı programlama, parallel programlama tekniklerinden bir diğeridir. Bu yaklaşım, birden fazla işlemci kullanarak çalışır ve GIL (küresel yorumlayıcı kilidi) sorununu çözer. Dolayısıyla, CPU yoğun görevlerinde daha iyi performans sergiler. Ancak, bu yaklaşım koddaki senkronizasyon sorunlarına neden olabilir. Çoklu iş parçacıkları arasındaki veri bütünlüğüyle ilgili sorunlar, programlama zorluğu yaratabilir. Bu sorunların üstesinden gelmek için, programcıların özellikle senkronizasyon tekniklerine hakim olması gerekmektedir.

Multiprocessing

Multiprocessing işlemi, Python'da birden fazla işlemci kullanılarak yürütülebilir. Bu yöntem, threading fonksiyonundaki GIL sorununu çözmektedir. CPU yoğun işlemlerinde daha iyi sonuçlar verir ve işlemleri eşzamanlı olarak gerçekleştirebilir.

Multiprocessing kullanarak farklı işlemci sayıları ve görevleri oluşturulabilir. Multi-processing modülü, işlemci sayısını otomatik olarak tanımlar ve görevlerin eş zamanlı olarak yürütülmesini sağlar. Fonksiyonlar ve yöntemler, işlemci çekirdeklerinde veya iş parçacıklarında eşzamanlı olarak yürütülür. Bu sayede, işlemci yoğun görevlerinde daha hızlı sonuçlar alınabilir.

Multiprocessing Modülü	Amaçları
multiprocessing.Process	Bir işlem başlatmak ve yönetmek.
multiprocessing.Queue	Farklı işlemler arasında veri paylaşımı sağlamak.
multiprocessing.Pipe	Farklı işlemler arasında veri paylaşmak ve iletişimi sağlamak.

Multiprocessing, CPU ağır işlemlerde özellikle hızlı sonuçlar almak için ideal bir yöntemdir. Ayrıca, özel donanımların değiştirilmesi gerektiğinde, birden çok işlemciden faydalanarak daha kolay işlemler gerçekleştirebilirsiniz.

Asyncio

Asyncio, tek bir iş parçacığı içinde çeşitli işlemleri eşzamanlı olarak yürütmenizi sağlayan bir paralel programlama teknolojisidir. Bu yaklaşım, GIL sorunlarını aşabilir ve aynı anda birçok işlem yapabilir.

Asyncio, Python 3.4 ve sonrası sürümlerde standart bir kütüphane olarak kullanılabilir. Asyncio ile kod yazarken, işlemler coroutine olarak adlandırılan bağımsız işlevler şeklinde ifade edilir. Coroutine'ler, aralarından birinin yürütüldüğü an, diğer coroutine'lerin askıya alındığı bir sistemde çalışırlar.

Asyncio'nun avantajlarından biri, yalnızca bir işlemci çekirdeği kullanmasına rağmen, birden fazla işlemi hızlı bir şekilde yürütebilmesidir. Bu, özellikle network işlemleri gibi GIL kısıtlamaları gerektirmeyen işlemlerle ilgili çalışmalar yaparken faydalı olabilir.

Asyncio, birçok çevrimiçi uygulama ve hizmetin geliştirilmesi için ideal bir yaklaşımdır. Örneğin, web siteleri ve uygulamalar tarayıcı isteklerini ve sunucu yanıtlarını işlemek için Asyncio kullanırlar.

Aşağıdaki örnek, asyncio kullanarak bir ağ isteği göndermektedir:

```import asyncioimport aiohttp

async def fetch(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: return await response.text()

async def main(): html = await fetch('https://www.example.com') print(html)

loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())```

Bu örnekte, `fetch` adında bir coroutine tanımlanmıştır. Bu fonksiyon, `aiohttp` kütüphanesiyle bir HTTP GET isteği gönderir ve yanıtın metnini döndürür. `main` fonksiyonu, `fetch` fonksiyonu ile birlikte çalışarak, verilen URL'den bir sayfa indirir ve ekrana yazdırır. Son olarak, `get_event_loop` fonksiyonu, asenkron işlemlerin yürütülmesi için bir döngü oluşturur ve `run_until_complete` metodu, coroutine'in tamamlanmasını bekler.

Asyncio, çeşitli işlemleri eşzamanlı olarak yürütme konusunda oldukça esnek bir yaklaşım sağlar. Bu nedenle, farklı senaryolarda Asyncio'nun farklı avantajları ve dezavantajları olabilir. Ancak, doğru kullanıldığında, Asyncio, Python için güçlü bir yüksek seviye paralel programlama çözümüdür.

Concurrent.futures

Python'da paralel programlama yaklaşımlarından biri de concurrent.futures'tır. Bu yaklaşım, Python'un asyncio modülüne dayanarak farklı işlemci çekirdeklerinde veya iş parçacıklarında eşzamanlı olarak fonksiyonları ve yöntemleri yürütür.

Concurrent.futures, iki temel sınıf sunar: ThreadPoolExecutor ve ProcessPoolExecutor. ThreadPoolExecutor, birden fazla işlemde aynı anda çalışan bir işlem havuzunu yönetir. ProcessPoolExecutor ise çocuk işlemlerle yeni bir işlem yaratır ve bu işlemler ile birlikte çalışır.

Bu iki sınıfın benzersiz özellikleri vardır. ThreadPoolExecutor, işlemlerini aynı süreçte gerçekleştirir ve bu yüzden veri paylaşımıyla ilgili riskleri minimize eder. Diğer yandan, ProcessPoolExecutor, işlemlerini farklı süreçlerde yürütür, bu sayede GIL sorununa çözüm sunar. Ancak, veri paylaşımı ve iletişim için ekstra çaba gerektirir.

Sınıf Adı	Özellikleri
ThreadPoolExecutor	- İşlemleri aynı süreçte gerçekleştirir - Veri paylaşımı için düşük risk - CPU kullanımı optimize edilir
ProcessPoolExecutor	- İşlemleri farklı süreçlerde yürütür - GIL sorununa çözüm sunar - Veri paylaşımı ve iletişim için ekstra çaba gerektirir

Concurrent.futures, threading ve multiprocessing'a kıyasla daha kolay bir syntax sunar. Bu sayede, paralel programlama yapmak isteyen kullanıcılar için daha güvenli bir alternatif olabilir. Ancak, kullanıcıların ihtiyaçlarına göre en uygun yaklaşımı seçmeleri önerilir.

Bu yaklaşımın kullanılması, en çok I/O işleri (örneğin, dosya okuma/yazma, ağ işlemleri vb.) gibi bekleyen işlemlerde performans artışı sağlar. Ancak, CPU yoğunluğu gerektiren görevlerde daha az etkilidir.

Örnekler

Bu örnekler, paralel programlama yaklaşımlarının Python'da nasıl kullanıldığını ve işlediğini anlamak için mükemmel bir başlangıç noktasıdır. Bu örneklere göz atarak, hangi yaklaşımın hangi senaryolar için daha uygun olduğunu ve performans açısından en iyi sonuçları verdiğini öğrenebilirsiniz.

Threading örneği olarak, bir web sayfasındaki tüm resimleri indirme görevi verilebilir. Her resim için ayrı bir iş parçacığı oluşturulabilir ve bu paralel olarak gerçekleştirilebilir. Bu örnek, threading'in hızlandırılmış veri akışları için uygulanabilirliğini gösterir.

Multiprocessing örneğinde, verilen bir harf dizisindeki tüm harfleri küçük harfe çevirme işlemi verilebilir. Bu işlem, her harf için ayrı bir işlemci çekirdeğinde gerçekleştirilebilir. Bu örnek, multiprocessing'in CPU yoğunluğu olan işlemlerde daha yüksek performans sağladığını göstermektedir.

Asyncio örneği için, bir Twitter hesabındaki son 100 tweet'i indirme görevi verilebilir. Bu işlem, tek bir iş parçacığında gerçekleştirilebilir ve eşzamanlı olarak hızlı bir şekilde tamamlanabilir. Bu örnek, asyncio'nun eşzamanlı işlemler için ne kadar verimli olduğunu göstermektedir.

Son olarak, concurrent.futures örneğinde, bir veritabanındaki tüm öğeleri eşzamanlı olarak yükleme işlemi verilebilir. Bu işlem, farklı işlemci çekirdeklerinde veya iş parçacıklarında eşzamanlı olarak gerçekleştirilebilir. Bu örnek, concurrent.futures'in modern paralel programlama için ne kadar önemli bir araç olduğunu göstermektedir.

Bu örnekler, paralel programlama yaklaşımlarının Python'da nasıl kullanıldığını anlamak için harika bir başlangıç noktasıdır. İhtiyaçlarınıza göre en uygun yaklaşımı seçerek, işlemlerinizi daha hızlı ve verimli hale getirebilirsiniz.