Python dilinde girdi yayma ve sunucusu kullanarak dağıtık işlem kümeleri oluşturma hakkında bilgi sahibi olun! Bu makalemizde adım adım Python kodlarıyla anlatıyoruz Hemen okuyun!

Python programlama dili, girdi yayma ve sunucu kullanarak paralel hesaplama yapmayı oldukça kolay hale getiriyor. Bu makalede, girdilerin yayılmasıyla ilgili temel kavramları, basit bir örnek kullanarak nasıl yapılacağını ve sunucu kullanarak nasıl paralel hesaplamalar yapılabileceğini ele alacağız.

Girdilerin yayılması, veri işleme yükünü farklı işlemciler veya bilgisayarlar arasında paylaştırmak için kullanılıyor. Bu, özellikle büyük veri işleme işlemleri gibi yoğun iş yükü gerektiren işlemlerde oldukça yararlı olabiliyor. Python'da, bu işlem yayılmış işlem kümeleri (distributed process pools) kullanılarak gerçekleştiriliyor. Yayılmış işlem kümeleri kavramı, yayılmış işlemciler ve yayılım işleri gibi kavramlarla birlikte kullanılıyor. Yayılmış işlem kümeleri, işleri yaymak ve sonuçları toplamak için kullanılırken, yayılmış işlemciler işlemlerin gerçekleştirildiği işlemciler olarak faaliyet gösterir. Son olarak, yayılım işleri ise işlem kümelerine gönderilen iş yükünü ifade ediyor.

Bu makalede, Python'daki girdi yayma ve sunucu kullanarak dağıtık işlem kümeleri oluşturma işlemlerini ele aldık. İlerleyen bölümlerde daha detaylı bir şekilde bu konuyu inceleyeceğiz ve paralel hesaplamaların nasıl yapılabileceğine odaklanacağız.

Girdilerin Yayılması

Girdilerin yayılması, büyük veri işleme işlemleri için oldukça yararlıdır. Bu işlem, veri işleme yükünü farklı işlemciler veya bilgisayarlar arasında paylaştırmak için kullanılır. Python'da yayılmış işlem kümeleri (distributed process pools) kullanılarak bu işlem gerçekleştirilir.

Yayılmış işlem kümeleri, veri işleme yükünü farklı işlemciler arasında bölerek eşit miktarda yük paylaştırır. Bu, büyük veri işlemeleri için oldukça avantajlıdır. Ayrıca, Python'daki yayılmış işlem kümeleri sayesinde, hızlı ve etkili hesaplamalar yapmak mümkündür.

Girdilerin yayılması işlemi, birden fazla veri işlemi yapılan uygulamalarda oldukça yararlıdır. Verileri farklı işlemciler arasında bölerek, her bir işlemcinin bir parçasını işleyebilmesi sağlanır. Böylece, veri işlemi hızlandırılır ve daha yüksek performans elde edilir.

Yayılmış işlem kümeleri kullanarak yapılan girdilerin yayılması işlemi, verimli bir şekilde yapılabilir. Bu sayede, büyük ölçekli verilerle uğraşan ve yüksek performans gerektiren uygulamalarda verimli bir şekilde işlem yapmak mümkündür.

Temel Kavramlar

Python'da yayılmış işlem kümeleri, yayılmış işlemciler ve yayılım işleri ile ilgilidir. Yayılmış işlem kümeleri, iş yüklerini farklı işlemcilere veya bilgisayarlara yaymak ve sonuçlarını toplamak için kullanılır. Yayılmış işlemciler, işlemlerin gerçekleştirildiği işlemcilerdir. Yayılım işleri ise, iş yüklerinin yayılmış işlem kümelerine gönderilen kısmıdır.

Kısacası, yayılmış işlem kümeleri, büyük veri işleme işlemleri için oldukça yararlıdır. Yayılım işleri, veri işleme yüklerinin farklı işlemcilere veya bilgisayarlara gönderilmesi için kullanılır. İşlemciler, yayılmış işlem kümelerindeki işlemlerin gerçekleştirildiği yerlerdir. Son olarak, yayılmış işlem kümeleri sonuçları toplamak için kullanılır. Bu kavramlar, büyük verilerin işlenmesi sırasında paralel hesaplama yapmak için kullanılan önemli araçlardan biridir.

Basit Örnek

Bu örnekte, yayılmış işlem kümeleri kullanarak verilen sayıların karelerini hesaplayacağız. İlk olarak, gerekli kütüphaneleri içe aktarmamız gerekiyor. Bunlar multiprocessing ve time kütüphaneleri olacak.

Sonra, yayılmış işlem kümelerini tanımlayacağız. Bu, multiprocessing kütüphanesinin Pool sınıfını kullanarak yapılabilir. Pool sınıfı, işlem kümelerinde birden fazla işlemcinin kullanılması için uygun bir araçtır.

Bundan sonra, yayılmış işlemcileri tanımlamalıyız. Yayılmış işlemciler, hesaplama işlemlerinin gerçekleştirildiği işlemcilerdir. Bu örnekte, her bir işlemcinin bir sayının karesini hesaplaması için kullanacağız.

Son olarak, verileri yaymak ve sonuçları toplamak için map yöntemini kullanacağız. Bu yöntem, bir işleme bir dizi girdi sağlar ve işlem sonuçlarını bir listede döndürür. Bu örnekte, her bir sayının karesi hesaplanacak ve sonuçlar bir listede toplanacak.

import multiprocessingimport time

pool = multiprocessing.Pool()

def square(x):    return x**2results = []for i in range(10):    results.append(pool.apply_async(square, args=(i,)))

output = [p.get() for p in results]print(output)

Bu örnekte, her bir sayının karesi hesaplandı ve sonuçlar bir listede toplandı.

• Not: apply_async yöntemi, bir işlemcinin tamamlanmasını beklemeksizin diğer işlemcilere görev göndermeyi sağlar. Bu, daha hızlı bir hesaplama yapmak için oldukça yararlıdır.

Adım 1

Python'da yayılmış işlem kümeleri kullanarak paralel hesaplama yapmak için bazı kütüphanelere ihtiyaç vardır. İlk adım, multiprocessing ve time kütüphanelerini içe aktarmaktır. Multiprocessing kütüphanesi, Python'da paralel hesaplama yapmak için kullanılan ana kütüphanedir. Time kütüphanesi ise hesaplama süreleri gibi zamanlama işlemleri için kullanılır. Bu kütüphaneleri içe aktarmak için şu basit kodları kullanabiliriz:

import multiprocessing

import time

multiprocessing, Python'daki bir kütüphanedir ve girdilerin yayılması için kullanılır. Bu kütüphane, iş yükünü farklı işlemciler arasında paylaştırmak için kullanılır. Bu sayede, daha hızlı ve verimli bir paralel hesaplama yapılmış olur. multiprocessing kütüphanesi, işlemleri yönetmek ve iletişim kurmak için çeşitli yöntemler sağlar. Bu yöntemler arasında işlemler arasında veri paylaşımı yapmak için Queue sınıfı gibi öğeler yer alır.

Multiprocessing kütüphanesi, paralel hesaplama yapmak için oldukça önemlidir. Bu kütüphane sayesinde, veri işleme süresi önemli derecede azaltılabilir ve daha fazla verimli bir şekilde çalışma sağlanabilir. Veri işleme işlemlerinde hızlı sonuçlar elde etmek için, multiprocessing kütüphanesi kullanılabilir.

Python girdileri yayma ve sunucu kullanarak dağıtık işlem kümeleri oluşturma konusuna odaklanırken, 've' kelimesi önemli bir rol oynamaz. Ancak, burada bahsedebileceğimiz bir konu, Python'da yayılmış işlem kümeleri kullanarak farklı işlemciler veya bilgisayarlar arasında paylaştırılan veri işlem yükünün anlatıldığı 'map' ve 'reduce' işlemleridir.

Map ve reduce işlemleri düşünüldüğünde, 'map' fonksiyonunun veri setinin tüm öğeleri üzerinde işlemler yapmak için kullanıldığı, sonuçlarının reduce işleviyle birlikte toplandığı görülür. Bu, daha büyük bir veri seti üzerinde işlem yükünün dağıtılması için oldukça yararlıdır. Map ve reduce, Python programlamada birçok alanda kullanılmaktadır.

Python'da, zamana ilişkin fonksiyonları sağlayan bir modül olan time mevcuttur. Bu modül, zaman ölçme ve zaman temelli işlemler yapmak için kullanılır. time modülü, birkaç farklı fonksiyona sahiptir:

• time(): Bu fonksiyon, sistem saatine göre geçen süreyi saniye cinsinden döndürür.
• sleep(seconds): Bu fonksiyon, belirtilen süre kadar programın çalışmasını durdurur. Süre saniye cinsinden belirtilir.
• strftime(format, time): Bu fonksiyon, belirtilen tarihi belirtilen formata göre biçimlendirir.

time modülünün bu fonksiyonları, birçok kullanım senaryosu için oldukça faydalıdır. Örneğin, bir işlem ne kadar sürerse sürsün, işlemin tamamlanma süresini hesaplamak için time() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Ayrıca, programlarınızın belirli noktalarında bekleme süresi eklemek için sleep() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Son olarak, strftime() fonksiyonunu kullanarak tarihi belirli bir formata göre biçimlendirebilir ve kullanıcılara sunabilirsiniz.

Çoklu iş parçacıkları, bir uygulamada aynı anda birden fazla işlemin yapılmasına izin verir. Python, multithreading için çeşitli modüllere sahiptir. Bunların içinde en yaygın olanı threading modülüdür. Bu modül, işlemci kullanımını en iyi şekilde kullanarak paralel işlem yapmamızı sağlar. Bu sayede uygulamalarınız çok daha hızlı ve verimli hale gelebilir.

Threadler, işlemci zamanından ayrı olarak çalışan iş parçacıklarıdır. Python'da bir işlemci üzerinde birden fazla thread çalıştırabilirsiniz. Threadler oluşturmak oldukça kolaydır ve threading.Thread sınıfı ile yapılabilir. Ayrıca, start() metodu, threadin işlemci üzerinde çalışmaya başlamasını sağlar.

Bir uygulama içinde birçok thread oluşturulabilir ve bu threadler farklı fonksiyonları yürütebilir. Ancak, kararlılık ve güvenlik açısından, fazla sayıda thread oluşturmak yerine, ihtiyacınız olan sayıda thread oluşturmak daha iyidir. Ayrıca, her bir thread, çalışma zamanı pahasına ayrılmış bir bellek alanına sahip olur ve bu nedenle herhangi bir bellek sorunu yaşamadan programın çalışmasını sürdürebilirsiniz.

Adım 2

Yayılmış işlem kümelerinin tanımlanması, işlemlerin gerçekleştirildiği işlemcileri belirtmek ve kullanmak anlamına gelir. İlk adımda, multiprocessing kütüphanesinden Pool sınıfını içe aktaralım. Bu sınıf, yayılmış işlem kümeleri oluşturmak için kullanılır. Pool sınıfı, argüman olarak işlemcilerin sayısını veya None kullanarak işlemcilerin sayısını otomatik olarak belirleyebilir. Ayrıca, apply() veya map() yöntemleriyle bir işlem kümesine iş yükü atanır.

Örneğimizde, katını almak istediğimiz sayıların listesini oluşturarak işlem kümesine yükleyeceğiz. Kodumuz aşağıdaki gibidir:

            numbers = [1, 2, 3, 4, 5]            pool = Pool()            result = pool.map(square, numbers)        

Bu kodda, önce numbers listesi oluşturulur ve ardından bir işlem kümesi belirtilir. map() yöntemi, square() işlevinin her bir elemanında çalıştırılır ve sonuçlar result değişkenine kaydedilir. Bu işlem, iş yükünün paralel olarak işlemciler üzerinde eşit şekilde dağıtıldığı anlamına gelir.

Adım 3

Yayılmış işlem kümelerini kullanabilmek için yayılmış işlemcileri tanımlamamız gerekmektedir. Bu işlem için Pool() sınıfını kullanabiliriz. Bu sınıf, yayılmış işlem kümelerindeki işlemleri gerçekleştirmek için işlemcileri yönetir. İşlemcilerin sayısını belirlemek için, processes parametresini kullanabiliriz. Aşağıdaki kod bloğunda, dört adet yayılmış işlemci tanımladığımızı görebilirsiniz:

with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:    results = pool.map(square, numbers)

Bu kod bloğunda, square() adlı bir fonksiyon ile, verilen sayıların karelerini hesaplayan bir işlemci fonksiyonu tanımlamıştık. numbers adlı veri kümesinde yer alan her bir sayı, bu işlemcilerden birine gönderilir ve sonuçlar toplanır. Bu sayede, hesaplamalar paralel olarak gerçekleştirilir ve işlem süresi kısaltılır.

Adım 4

Son adımda, verileri yayacağız ve sonuçları toplayacağız. Bunun için, işlemleri işlem kümelerine gönderiyoruz. Bu işlem için, pool.map() yöntemini kullanıyoruz. Bu yöntem, belirtilen işlemi verilen veri listesindeki her öğe için gerçekleştirir ve sonuçları bir liste olarak döndürür. Verilerin yayılması pool.map() yöntemi tarafından otomatik olarak yönetilir.

Aşağıdaki kodu kullanarak, 1 ila 10 arasındaki sayıların karelerini hesaplayabiliriz:

Bu örnek, Pool sınıfını kullanarak işlemleri yaymak için bir yoldur. Burada, processes parametresi, aynı anda kaç tane yayılmış işlemci kullanılacağını belirtir. Burada, 4 yayılmış işlemci kullanıyoruz.

Kodda görülen diğer önemli özellikler arasında şunlar yer alır:

• time.sleep(1): İşlemin yapay bir bekleme süresi (1 saniye) vardır, böylece her bir işlemcinin işlem yaparken zaman aldığını gözlemleyebiliriz.
• if __name__ == '__main__':: Bu, Python'da böyle bir işlemci kullanılırken herhangi bir sürpriz oluşmasını önlemek için gereklidir.
• pool.close() ve pool.join(): Bu kod satırları, yayılmış işlemcilerin işlerini tamamlamasını beklemek ve ardından işlem kümelerini kapatmak için kullanılır.

Sunucu Kullanarak Paralel Hesaplamalar

Python'da yayılmış işlem kümeleri kullanarak paralel hesaplamalar yapmak mümkündür. Ancak, sunucu kullanarak bunu yapmak daha kolay ve yönetilebilir bir çözümdür. Sunucu, yayılmış işlemcileri otomatik olarak oluşturabilir ve yönetebilir. Bununla birlikte, sunucu kullanarak paralel hesaplamalar yapmak için öncelikle distribued kütüphanesinden Client ve Server sınıflarını içe aktarmamız gerekiyor. Ardından, sunucuyu başlatmak için bir başlangıç noktası belirleyebiliriz.

Sunucuya görevleri göndermek için, görevleri submit yöntemiyle göndeririz. Bu, sunucunun görevleri kabul etmesi ve bir yayılmış işlemciye göndermesi anlamına gelir. Sonuçları toplamak için, görevlerin sonuçlarını result yöntemiyle toplayabiliriz. Son olarak, sunucuyu durdurmak için close yöntemini kullanabiliriz.

Sunucu Nedir?

Python'da sunucu, yayılmış işlem kümelerinin kullanımını basitleştiren bir araçtır. Bu araç, büyük verilerin işlenmesi ve hesaplamaların paralel olarak yapılması için oldukça yararlıdır. Sunucu, ayrı bir işlem olarak çalışır ve yayılmış işlemcileri otomatik olarak oluşturabilir ve yönetebilir. Ayrıca, sunucu, veri parçalarını otomatik olarak ayırarak işlemciye gönderir ve sonuçları toplamak için kullanıcıya özel bir arayüz sunar.

Sunucu kullanarak iş yükünü yönetmek, girdi yayma yöntemine göre daha kolay ve ölçeklenebilir bir çözümdür. Sunucu, veriyi parçalar halinde otomatik olarak ayırır ve işlemcinin performansını artırmak için farklı bilgisayarlara gönderir. Bu, hesaplamaların daha hızlı yapılmasını ve büyük veri işlemlerinin daha kolay yönetilmesini sağlar.

Sunucu Kullanarak Paralel Hesaplamaların Yapılması

Python'da sunucu kullanarak paralel hesaplamalar yapmak oldukça kolaydır. Bu işlem için ana adımlar şunlardır:

• Sunucuyu başlatmak
• Sunucuya görevleri göndermek
• Sonuçları toplamak
• Sunucuyu durdurmak

Sunucuyu başlatmak için, distribued kütüphanesinden Client ve Server sınıflarını içe aktarmamız gerekir. Ardından, sunucuyu başlatmak için bir başlangıç noktası belirleyebiliriz.

Sunucuya görevleri göndermek için, görevleri submit yöntemiyle göndeririz. Bu, sunucunun görevleri kabul etmesi ve bir yayılmış işlemciye göndermesi anlamına gelir.

Sonuçları toplamak için, görevlerin sonuçlarını result yöntemiyle toplayabiliriz. Son olarak, sunucuyu durdurmak için close yöntemini kullanabiliriz.

Sunucuyu Başlatmak

Python'da sunucuyu başlatmak oldukça kolaydır. Bunun için öncelikle distributed kütüphanesinden Client ve Server sınıflarını içe aktarmanız gerekir. Daha sonra, sunucuyu başlatmak için bir başlangıç noktası belirleyebilirsiniz. Bu adım için Client sınıfını kullanarak sunucuya bağlanabilirsiniz. Bir bağlantı noktası belirlemeniz gerekir. Bu bağlantı noktası, sunucu için bir giriş noktasıdır. Server sınıfı kullanarak sunucuyu oluşturabilirsiniz. Server sınıfı, sunucuyu açık tutmak için bir döngü oluşturarak belirtilen bağlantı noktasını dinleyecektir. Bu adımda döngüyü başlatırken seçenekler kullanabilirsiniz. Seçenekler, sunucunun nasıl çalıştırılacağı hakkında bilgi sağlar ve sunucunun ne kadar kaynak kullanacağını belirler. Son olarak, start yöntemini kullanarak sunucuyu başlatın. Bu yöntem, sunucunun görevleri kabul etmeye hazır olduğunu belirtir.

Distributed computing is a method where a large task is divided into smaller tasks and distributed to a group of computers to complete the process in parallel. Distributed processing can improve efficiency, reduce computing time, and distribute workload evenly. In Python, distributed computing is possible by using distributed process pools with the help of the Distributed library or distribued.

Distribued is a library for Python that provides distributed computing capabilities. It simplifies the process of implementing distributed computing and makes it easy to distribute tasks among multiple computers. The library provides several functions and classes that help in building scalable applications capable of handling large amounts of data.

The distributed library works by creating a network of distributed workers that can execute tasks and return results. A distributed worker can execute tasks on a local or remote computer, depending on the configuration. The library provides a scheduler that ensures that tasks are assigned to available workers and that results are returned in a timely and efficient manner.

Distribued provides a wide range of features, including fault tolerance, load balancing, and task scheduling. It is easy to use and can be integrated into existing Python applications. Compared to other distributed computing tools, Distribued is lightweight and has a small footprint, making it ideal for use in embedded systems or resource-constrained environments.

distribued kütüphanesi, Python'da dağıtık sistemler için çok kullanışlı bir araçtır. Bu kütüphane, sunucu ve yayılmış işlemcileri oluşturma, işleri yayma, sonuçları toplama ve sunucuyu yönetme işlemlerini oldukça kolaylaştırır. Ayrıca, kütüphanenin birden çok dilde desteği de mevcuttur.

Kütüphaneyi kullanmak oldukça basittir. Sadece distribued kütüphanesinin ve sınıflarını tanımlamamız gereklidir. Ardından, sunucuyu başlatmak veya yayılmış işlemcileri tanımlamak için kolay yöntemler kullanabiliriz. Bu, zaman kazandıran bir özelliktir.

distribued kütüphanesi aynı zamanda hata ayıklama işlemlerini basitleştirir ve işlemlerin çalışır durumda olup olmadığını kontrol etmemiz için araçlar sağlar. Böylece, kodumuzu optimize etmek ve daha az hata yapmak için çok kullanışlıdır.

Client, sunucuya görevleri gönderen istemciler veya iş akışı yöneticileri olarak adlandırılan uygulamalardır. Yayılmış işlem kümeleri kullanarak paralel hesaplamalar yapmak için, istemciler görevleri sunucuya gönderir ve sunucu bu görevleri işlemcilerde yerine getirir. Bu nedenle, sunucu ve işlemciler arasındaki iletişimi sağlama işlemi, istemcinin sorumluluğundadır. İstemciler, görevleri gönderdikten sonra sonuçlarını toplamak için sunucuyla iletişim kurabilir, böylece sonuçlar tek bir yerde toplanır.

Bu makalede, Python'da girdi yayma ve sunucu kullanarak paralel hesaplama yapmanın temellerini öğrendik. Girdilerin yayılması, veri işleme yükünün farklı işlemciler veya bilgisayarlar arasında paylaştırılması için kullanılır. Yayılmış işlem kümeleri kullanarak paralel hesaplamalar yapmak mümkündür, ancak sunucu kullanarak bu işlem daha kolay ve yönetilebilir hale gelebilir.

Öncelikle, girdilerin yayılmasıyla ilgili temel kavramlar hakkında bilgi sahibi olduk. Python'daki yayılmış işlem kümeleri, yayılmış işlemciler ve yayılım işleri ile ilgilidir. Bu araçlar, işleri yaymak ve sonuçları toplamak için kullanılır. Ardından, basit bir örnek üzerinde bu kavramları uygulayarak verilen sayıların karelerini hesapladık.

Python'da sunucu kullanarak paralel hesaplamalar yapmak oldukça kolaydır. Sunucu, yayılmış işlem kümelerini kullanımını basitleştiren bir araçtır. Sunucu, ayrı bir işlem olarak çalışır ve yayılmış işlemcileri otomatik olarak oluşturabilir ve yönetebilir. Ana adımlar, sunucuyu başlatmak, sunucuya görevleri göndermek, sonuçları toplamak ve sunucuyu durdurmak şeklindedir. Bu adımları uygulayarak, sunucu kullanarak paralel hesaplamalar nasıl yapılacağını öğrenebiliriz.

Sunucu, Python'da yayılmış işlem kümelerinin kullanımını basitleştiren bir araçtır. Sunucu, ayrı bir işlem olarak çalışır ve yayılmış işlemcileri otomatik olarak oluşturabilir ve yönetebilir. Sunucu kullanarak, farklı işlemcileri belirli görevlerle meşgul ederek paralel işlem yapabiliriz. Bu, büyük veri işleme işlemleri için oldukça yararlıdır. Sunucu, özellikle çoklu bilgisayarlar arasında işlem paylaşımı gerektiğinde kullanışlıdır. Sunucu, görevlerin verilmesi ve sonuçların toplanması için kullanılan bir arayüze sahiptir. Sunucu, yayılmış işlem kümeleri kullanarak paralel hesaplamalar yapmak isteyenler için geliştirilmiş ve tasarlanmış bir araçtır.

Sunucuyu başlatmak için distribued kütüphanesi içindeki Client ve Server sınıflarını içe aktarmamız gerekiyor. Bunları içe aktardıktan sonra, sunucuyu başlatmak için bir başlangıç noktası belirleyebiliriz.

Sunucuya Görevleri Göndermek

submit yöntemiyle göndeririz. Bu yöntem, bir görevi sunucuya göndermek için kullanılır ve sunucu tarafından kabul edildiğinde bir yayılmış işlemciye gönderilir. Görevler, fonksiyonlar veya metotlar olabilir. Görev gönderirken, fonksiyonun adını veya metot adını ve argümanları belirtmemiz gerekir. Görev gönderildikten sonra, sunucu tarafından bir yayılmış işlemciye gönderilir ve işlemcinin sonucu alındığında sonuçlar toplanır. Bu şekilde, bir sunucu kullanarak paralel hesaplamalar yapmak oldukça kolaydır. Görevlerin sonucunu almak için result yöntemi kullanılabilir. Böylece paralel hesaplama sonuçları toplanabilir.

submit

submit yöntemi, sunucuya görevleri göndermek için kullanılır. Bu yöntem, sunucudaki boş işlemcilerin birine görev atanana veya sunucuda görevlerin tamamlanması için yer açılana kadar bloke edilir. Söz konusu görev tamamlandığında, bir tür gelecekte sonuçları döndüren Promise nesnesi döndürür.

submit yöntemi, birden fazla görevi göndermek için kullanılabilir. Bunu yapmak için submit yöntemine her görevi verirsiniz ve sonuçların döndürülmesi beklenir.

Aşağıdaki örneklerde, sunucuya iki farklı görev gönderiyoruz. Her görev işlemci tarafından aynı anda işlenir:

Bu örnek, sunucuya gönderilen görevleri, "inc" ve "dec" işlevlerini kullanarak karekök ve küpünü hesaplama görevleri olarak oluşturur. Görevler, submit yöntemi kullanılarak sunucuya gönderilir. Sonuçlar daha sonra gather yöntemi ile toplanır.

Sunucuya görevleri göndermek oldukça kolaydır. Görev yükünü submit yöntemiyle sunucuya gönderebilirsiniz. Bu yöntem, sunucunun görevleri kabul etmesi ve bir yayılmış işlemciye göndermesi anlamına gelir.

Görevleri gönderirken, ek parametreler de ekleyebilirsiniz. Örneğin, işlemcilerin sayısını belirleyebilir veya işlem sırasını belirleyebilirsiniz. Bu, görevleri belirli bir sırada yürütmenizi sağlar ve verimliliği arttırabilir.

Ayrıca, görevleri gönderirken, sonuçları almak için bir yöntem de belirleyebilirsiniz. Bu yöntem, görevin sonuçlarının toplanmasını ve işlenmesini sağlar. Sonuçları almak için result yöntemini kullanabilirsiniz.

Görevleri gönderirken hata ayıklama yapmak isterseniz, error_callback parametresini kullanabilirsiniz. Bu yöntem, görevin bir hata fırlattığında çağrılır ve hatayı yakalamanıza olanak sağlar.

Sonuçları Toplamak

import distributedfrom dask import delayeddef square(x):    return x ** 2def sum_squares(numbers):    squares = [delayed(square)(n) for n in numbers]    result = delayed(sum)(squares)    return result.compute()if __name__ == '__main__':    client = distributed.Client()    numbers = list(range(10))    result = sum_squares(numbers)    print(result)

import distributedfrom dask import delayeddef square(x):    return x ** 2def sum_squares(numbers):    squares = [delayed(square)(n) for n in numbers]    results = delayed(list)(squares)    return results.compute()if __name__ == '__main__':    client = distributed.Client()    numbers = list(range(10))    results = sum_squares(numbers)    print(results)

Python'da yayılmış işlem kümeleri kullanarak görevleri birden çok işlemci veya bilgisayar arasında dağıttığımızı biliyoruz. Görevler tamamlandıktan sonra sonuçlar toplanır ve toplanan sonuçlar verilerin analiz edilmesinde kullanılır. "Result" yöntemi, bu sonuçları toplamak için kullanılır. Bu yöntem, her bir görevin sonucunun kullanılabilir olmasını ve toplanmasını sağlar.

Bir örnek üzerinden gitmek gerekirse, verilen sayıların karelerini hesaplayalım. "Map" yöntemi ile kareleri hesaplandıktan sonra "result" yöntemi ile hesaplanan kare sayıları toplanır. Böylece sonuçlar elde edilmiş olur. Sonuç listesi, "result" yöntemi kullanılarak toplandığından, sonuçlar doğru bir şekilde işlenir ve verilerin analizine hazır hale getirilir.

Yani, "result" yöntemi, yayılmış işlem kümeleri ile oluşturulan görevlerin sonuçlarını toplamak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, bir dizi görevin sonuçlarının bir araya getirilmesini ve analiz edilebilir hale getirilmesini sağlar.

Sonuçları toplamak oldukça kolaydır. Görevin sonucunu almak için, her görevin sonucunu result yöntemiyle kontrol edebiliriz. Bu yöntem, sonucu bekler ve sonunda sonucu döndürür. Böylece sonuçları toplamak için bir döngü oluşturabilir ve her görevin sonucunu bir listeye ekleyebiliriz. Sonuçlar için ayrıca bir tablo oluşturabiliriz. Aşağıdaki örnek kodda, sonuçların hesaplanması ve bir tablo şeklinde gösterilmesi yer almaktadır:

results = []for i in range(10): result = client.submit(square, i) results.append(result)

table = "

print("Results:")print(table)

Bu örnekte, bir for döngüsü oluşturarak verileri yaydık ve sonuçları topladık. Sonuçları bir liste olarak tuttuk ve daha sonra bir tablo şeklinde gösterdik. Bu şekilde sonuçları daha kolay okuyabilir ve yönetebiliriz.

Sunucuyu Durdurmak

Sunucuyu durdurmak oldukça basittir. İlk olarak, tüm görevlerin tamamlandığından emin olmalıyız.

Toplamayı bitirdikten sonra, close yöntemini kullanarak sunucuyu durdurabiliriz.

client.close()server.close()

Bu tüm işlemleri sonlandıracaktır ve sunucu kullanımdan kaldırılacaktır.

close yöntemi, sunucunun işini bitirdiğinde kullanılır. Bu yöntem, sunucudaki yayılmış işlem kümelerini temizleyerek, kaynaklarını serbest bırakır ve sunucuyu kapatır. Böylece, gereksiz bellek kullanımından kaçınılmış olur. Close yöntemi aynı zamanda sunucudan çıkış yapmak için de kullanılabilir. Sunucuyu kapatmadan önce, sonuçları toplamayı ve işlemlerin tamamlanmasını beklemeyi unutmayın. Bu, düzgün bir şekilde sonlandırmaya yardımcı olur.

Son adım olarak, sunucuyu durdurmak için close yöntemini kullanabiliriz. Bu yöntem, sunucudaki tüm yayılmış işlemcileri ve görevleri durdurur. Ayrıca, sunucuda bulunan belleği serbest bırakır ve gereksiz kaynak kullanımını önler.

Bununla birlikte, sunucuyu durdurmadan önce tüm görevlerin tamamlandığından emin olmalıyız. Görevler tamamlanmadan önce sunucuyu durdurmak isterseniz, sonuçları kaybedebilirsiniz.

Sunucuyu durdurmak için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:

from distributed import Clientclient = Client('127.0.0.1:8786') # Sunucu adresiclient.close() # Sunucuyu durdur