Python'da Paralel Programlama, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işlemek için mükemmel bir yöntemdir Yazılımcılar, multiprocessing, multithreading ve async/await gibi tekniklerle verimli bir şekilde çalışabilirler Bu rehber, Python programlamayı daha hızlı ve verimli hale getirmek isteyenler için tasarlanmıştır Paralel programlama becerilerinizi geliştirmeye başlayın!
Python, son yıllarda en popüler programlama dillerinden biri haline geldi. Bunun nedeni, basit ve okunabilir olması ve birçok farklı alanda kullanılabilecek çok sayıda kütüphane sunmasıdır. Bununla birlikte, Python'un bir diğer avantajı da çoklu işlemcili sistemleri ve dağıtık sistemleri programlama yetenekleridir.
Bu rehberimizde, Python'da paralel programlama konusunda size yardımcı olacak bazı yöntemleri inceleyeceğiz. Öncelikle, çoklu işlem ve iş parçacıkları aracılığıyla kodunuzu paralelleştirmeyi öğreneceğiz. İkinci olarak, işlevsel programlama tekniklerini kullanarak daha etkili bir paralel programlama yapmak için nasıl yol izleyebileceğinizi öğreneceksiniz. Ayrıca map, filter ve reduce gibi işlevlerin nasıl kullanılabileceği hakkında bilgi sahibi olacak, concurrent.futures ve Ray modüllerinin yardımıyla paralel programlama yapmayı öğreneceksiniz. Son olarak, dağıtık sistemler üzerinde Python programlama yöntemleri ve ağ programlama ve socketler aracılığıyla ağ tabanlı paralel programlama teknikleri öğreneceksiniz.
Çoklu İşlem ve İş Parçacıkları
Python, paralel programlama yapabilmek için birden fazla seçenek sunar. Bunlardan biri, çoklu işlem ve iş parçacıklarını kullanmaktır. Bu yöntem, işlemcinizdeki birden çok çekirdeği kullanarak kodunuzu paralelleştirebilir.
Çoklu işlem, aynı anda birden fazla işi yürütmek için kullanılır. Bununla birlikte, işletim sistemi birden çok işlemi eşzamanlı olarak çalıştırmak yerine bu işlemleri sırayla çalıştırır. İş parçacığı ise programdaki aynı işlemi, aynı anda birden fazla parçaya bölerek gerçekleştirir. Bu, programınızı daha hızlı çalıştırmanıza olanak tanır.
Python'da, bu yöntemi uygularken kullanabileceğiniz birkaç farklı modül vardır. Bunların arasında threading modülü, multiprocessing modülü ve concurrent.futures modülü yer alır.
Thread, programınızın farklı bölümlerini farklı iş parçacıkları halinde çalıştırarak, kodunuzun daha hızlı yürütülmesine olanak tanır. Multiprocessing modülü ise birden fazla işlemci çekirdeğini kullanarak, programın daha hızlı ve daha efektif bir şekilde çalışmasını sağlar. concurrent.futures modülü ise bilgisayarınızın donanım özelliklerine bağlı olarak otomatik olarak çoklu işlemci yöntemi veya iş parçacığı yöntemi kullanarak paralel programlama yapabilmenizi sağlar.
Bunun yanı sıra, kodunuzu paralelleştirmek için bazı dikkat etmeniz gereken noktalar vardır. Örneğin, çoklu işlem kullanıldığında, bellek tüketiminin artmasına neden olabilir. Bu sebeple, kodunuzda birden çok işlem yaparken kullanacağınız verileri mümkün olduğunca küçük ve az sayıda tutmaya özen gösterin.
| Modül | Kullanım Alanı |
|---|---|
| threading | İş parçacığı yöntemi kullanarak paralel programlama |
| multiprocessing | Çoklu işlemci yöntemi kullanarak paralel programlama |
| concurrent.futures | Donanım özelliklerine bağlı olarak otomatik olarak çoklu işlemci yöntemi veya iş parçacığı yöntemi kullanarak paralel programlama |
Python'da çoklu işlem ve iş parçacığı kullanarak kodunuzu paralelleştirebilirsiniz. Böylece kodunuz daha hızlı çalışacak ve daha efektif hale gelecektir. Ancak, kodunuzda kullanacağınız verileri mümkün olduğunca küçük ve az sayıda tutmaya özen gösterin.
İşlevsel Programlama
İşlevsel programlama, fonksiyonları temel alır ve verileri mümkün olduğunca az kaynak kullanarak işlemler gerçekleştirme fikrini benimser. Paralel programlama bağlamında, işlevsel programlama, kod parçalarını paralel hale getirmenin farklı bir yolu olarak kullanılabilir. İşlevsel programlama, klasik belirtimsel programlamadan daha az yan etkiye sahip olduğundan, kod parçalarının aynı anda çalıştırılmasını kolaylaştırır.
İşlevsel programlama, paralel programlama için birkaç yarar sağlar. Öncelikle, harici durum değişkenlerine ihtiyaç duymadan birden fazla iş parçacığı için işlevleri, bir bekleme süresine ihtiyaç duymadan bağımsız olarak çalıştırabilir. Bu nedenle, paylaşılan değişkenler ve kilitleme mekanizmaları kullanılmadan parçalar arasındaki iletişim gerçekleştirilebilir.
Ayrıca, işlevsel programlama parçası, tüm veri kümelerini daha kolay bir şekilde gruplandırabilir ve bir veri yapıları bir dizisi olarak işlev kullanılarak işlenebilir. Fonksiyonlar, map, filter ve reduce gibi kullanışlı işlevlerle kullanılabilir ve paralel programlama yararlarından yararlanmak kolay hale gelir. Fonksiyonlar, belirli bir çalışma yükünü tanımlamak yerine, bir sonuca nasıl varılacağını tanımlar.
Özetle, paralel programlama, birkaç işlemi veya yapışkanı eşzamanlı olarak çalıştırmak için kullanılan bir kavramdır. İşlevsel programlama ise, kod parçalarının daha az yan etkiye sahip olarak aynı anda çalıştırılmasını kolaylaştırır. Böylece, işlevsel programlama, paralel programlamayı kolaylaştıran ve optimize eden bir araç olarak kullanılabilir.
Map, Filter ve Reduce
Python'da map(), filter() ve reduce() işlevleri, paralel programlama için son derece kullanışlıdır. Bu işlevler, kodunuzu farklı iş parçacıklarında çalıştırmak ve işlem yapmanızı sağlar. İşlevlerin çalışma mantığı şöyledir:
- map() - Bir dizi elemanın üzerinde işlem yapmak için kullanılır. Örneğin, bir liste içindeki tüm elemanların karesini almak istediğinizde kullanabilirsiniz.
- filter() - Bir dizi elemandan belirli ölçütlere göre elemanlar elde etmek için kullanılır. Örneğin, bir listede sadece çift sayıları bulmak istediğinizde kullanabilirsiniz.
- reduce() - Bir dizideki elemanları önceki bir sonuçla birleştirir. Örneğin, bir listenin tüm elemanlarının çarpımını bulmak için kullanabilirsiniz.
Bu işlevler, paralel programlama için idealdir çünkü her bir işlev iş parçacığı veya işlemci üzerinde çalıştırılabilir. Bu, kodunuzu optimize etmenize ve daha hızlı çalışmasını sağlamanıza yardımcı olur. Ayrıca, bu işlevleri kullanmak, kodunuzun daha anlaşılır ve okunaklı olmasını da sağlayabilir.
Concurrent.futures Modülü
Concurrent.futures modülü, Python'daki özelleştirilebilir iş parçacığı havuzu ve önceden yapılandırılmış bir işlem havuzu aracılığıyla paralel ve asenkron çalışma yüklerini hızlandırır. Bu, Python kodunu paralel hale getirmek için oldukça basit bir yoldur. Concurrent.futures'i kullanmak, iş yükünüzü birden fazla iş parçacığı arasında bölerek paralelleştirmenize olanak tanır. Böylece işler birbiri ardına değil aynı anda çalıştırılır, zen kullanıcıya büyük bir zaman avantajı sağlar.
Concurrent.futures modülü çalışma yöntemlerini belirlemek için iki ana sınıf sağlar: ThreadPoolExecutor ve ProcessPoolExecutor. İlk sınıf, iş parçacıklarını işlemek için tasarlanmıştır. Bu, verileri toplarken veya uzun süren hesaplama işlemleri yaparken hızlandırmak için kullanılır. İkinci sınıf, iş parçacıklarını işlemek için tasarlanmıştır. Bu, çoklu işlemci sistemlerinde kullanılır ve Python kodunun daha yüksek performansla çalışmasını sağlar.
Concurrent.futures'in kullanımı oldukça basittir. İlk olarak, bir executor nesnesi oluşturmanız ve ardından işleri yürütmek için submit() yöntemini kullanmanız gerekir. Aşağıdaki örnek, basit bir ThreadPoolExecutor kullanarak aynı anda birkaç işlemi yürütmeyi gösterir:
```import concurrent.futures
def printer(word): print(word)
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: results = [executor.submit(printer, 'hello') for _ in range(5)] for future in concurrent.futures.as_completed(results): print(future.result())```
Bu örnek, "hello" kelimesini yazdırmak için 5 işlem başlatır ve aynı anda en fazla 3 işlemi işlemek için bir ThreadPoolExecutor nesnesi kullanır. as_completed() yöntemi, submit() yöntemiyle yürütülen işlemleri takip eder ve işlemler tamamlandığında sonuçlarını döndürür.
Concurrent.futures modülü, büyük boyutlu veri işleme ve ayrıntılı hesaplama yürütme gibi görevlerde Python uygulamalarınızın performansını artırmak için kullanılabilir. Kolay kullanımı ve işletmenin daha hızlı çalışmasına yardımcı olması, çok çeşitli anahtar perfomans için etkilidir.
Ray Modülü
Ray modülü, açık kaynak kodlu bir Python kütüphanesi olan ve distribütör bilgi işlem, büyük ölçekli çoklu işlemcili ve makine öğrenimi iş akışlarını hızlandırmak için kullanılan ölçeklenebilir bir çerçevedir. Bu modül, Python iş akışlarını dağıtık hale getirir ve işlemci kaynaklarını sınırlı sayıda işlemle etkin bir şekilde kullanır. Ray, asenkron işlemleri yönetmek için tasarlanmış ve birkaç satır LRU bellek önbelleği kodunu kolaylaştırmaktadır.
Ray, hızlı ve kullanımı kolay bir modüldür ve büyük ölçekli işlerin paralel yönetim için tasarlanmıştır. Modül ayrıca, çok çekirdekli sistemlerde birden fazla CPU çekirdeği üzerinden işlemlerde performansa yardımcı olan bir balanslama özelliği içerir. Bu sayede, paralelleştirme hızlı bir şekilde ölçeklenebilir. Ayrıca Ray, otomatik arabelleklemeyi kapsayan paralelleştirme yapma konusunda oldukça başarılıdır.
| Ray Modülünün Özellikleri |
|---|
| Ölçeklenebilirlik |
| Hız |
| Kullanım Kolaylığı |
| Paralel Taskların Yönetimi |
| Daha Etkili Paralel Programlama |
Ray, büyük veri kümelerini setler halinde işlemek ve işleme sırasında hızlı işlemler yapmak için de kullanılabilir. Ayrıca, büyük ölçekli makinelerde çoklu CPU'ların kullanılmasıyla, uygulama performansını etkin bir şekilde artırabilir. Ray modülü, Spark ve DAG schedulers tarafından kullanılan aynı temel teknolojileri kullanır, bu nedenle Spark kullanıcıları bu modülü tanımakta zorluk çekmeyecekler.
- Ray modülü, multi-threading veya multi-process çözümlerden farklı olarak, büyük veri işleme işlemlerinin sağlanması için birden fazla CPU'yu kullanmada daha etkindir.
- Ray, hızlı ve ölçeklenebilir bir modül olduğu için büyük başlangıç veri kümeleri üzerinde çalışır ve paralel işlemeyi kolaylaştırır.
- Ray, Numpy, Pandas ve Scikit-learn gibi diğer veri işleme kütüphaneleri ile uyumlu olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu modül, diğer veri işleme işlemlerinin daha hızlı ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlar.
Dagitık Sistemler
Python dünya genelinde en çok kullanılan ve talep gören programlama dillerinden biridir. Bunun temel nedenlerinden biri, çeşitli işlevlere sahip olması ve kolay öğrenilebilir olmasıdır. Python, çoklu işlem ve dağıtık sistemler için de paralel programlama desteği sağlar.
Dağıtık sistemler, birden fazla bilgisayarın birbirleriyle iletişim kurarak iş parçacıklarını eşleştirdiği ve işlerin hızlandırıldığı sistemlerdir. Python, bu işe yarayan birçok araç ve modül sağlar. Böylece, birden fazla makineye sahip olan büyük ölçekli projeler için oldukça etkili ve kolay bir seçenek sunar.
Python'da, dağıtık sistemlerin kurulu olduğu yazılımların etkileşimi çok daha önemli hale gelir. Bu durumda, yazılımdaki tüm modüllerin sorunsuz bir şekilde çalışması gerekir. Özellikle, çoklu işlem ve diğer paralel programlama yöntemleri, bir sistemi etkili bir şekilde paralelleştirmenize olanak tanır.
Python'daki dağıtık sistemler, veri analizi, makine öğrenmesi, büyük ölçekli oluşturma ve diğer projeler için oldukça yararlıdır. Bu nedenle, Python'un paralel programlama ve dağıtık sistemlerindeki potansiyelini keşfetmek, büyük ölçekli projeler üzerinde çalışan geliştiriciler için oldukça önemlidir.
Ağ Programlama ve Socketler
Ağ programlama, günümüzde internetin yaygın olması nedeniyle oldukça önemli hale geldi ve paralel programlama konusunda da oldukça kullanışlı bir araçtır. Bu nedenle, Python'da Socket adı verilen bir araç kullanarak ağ programlama temellerini öğrenebilirsiniz. Socket, ağ üzerinde iki bilgisayar arasında bağlantı oluşturmanızı sağlayan bir programlama aracıdır.
Socket'in en önemli özelliği, TCP ve UDP protokollerini kullanarak ağ tabanlı iletişim sağlamasıdır. TCP, verilerin güvenli bir şekilde iletilmesini sağlar, ancak daha yavaştır. UDP ise daha hızlıdır ancak güvenliği azdır. Socket kullanarak ağ programlama yaparken, hangi protokolün kullanılacağına karar vermeniz gerekmektedir.
Ayrıca, Socket kullanarak birden fazla istemciye aynı anda hizmet verebilir ve bu sayede paralel programlama yapabilirsiniz. Socket ile TCP veya UDP protokolleri kullanarak veri alışverişi yapabilir, sunucu işlemleri gerçekleştirebilir ve ağdaki diğer cihazlarla etkileşim sağlayabilirsiniz.
Ayrıca, Socket programlama yaparken, bağlantı kesme, hata işleme ve güvenlik gibi konulara da dikkat etmeniz gerekmektedir. Bunlar, ağ programlamadaki temel konulardır ve socket kullanarak paralel programlama yaparken de önemlidir.
Özetle, Python'da Socket kullanarak ağ programlama yapmak, paralel programlama konusunda önemli bir adımdır. Socket'in temel yapısı ve kullanımı, paralel programlama için önemli bir araçtır ve geniş bir uygulama alanına sahiptir.
Asenkron Programlama
Paralel programlama teknikleri arasında, özellikle ağ tabanlı uygulamaları geliştirirken sıklıkla kullanılan bir yöntem olan asenkron programlama, diğer tekniklere göre daha verimli bir çözüm sunar. Asenkron programlama, kodunuzun işlem eksikliği yaşamasını ve herhangi bir kilitlenme durumunda beklemesi yerine, beklemeyi minimum düzeye indirmenizi sağlar.
Bu sayede kodunuz, birden fazla işlemi aynı anda yürütebilir ve daha hızlı bir şekilde sonuçlar üretebilir. Asenkron programlama yöntemi, özellikle büyük veri işleme uygulamaları geliştirenler için oldukça önemlidir.
Bu teknik, Python'da iki farklı şekilde uygulanabilir. İlk yöntemde, Python'un asenkron programlama için öngördüğü 'asyncio' modülü kullanılır. Bu modül, Python 3.4 sürümü ile birlikte varsayılan olarak gelen bir modüldür ve geliştiricilerin asenkron programlama tekniklerini daha kolay bir şekilde kullanmalarını sağlar.
İkinci yöntem ise 'Twisted' isimli bir Python kütüphanesidir. Bu kütüphane, açık kaynaklı bir yazılım olup, özellikle ağ uygulamaları geliştirmeye yönelik olarak tasarlanmıştır. Asenkron programlamayı kullanarak verimli, ölçeklenebilir ve hızlı ağ uygulamaları geliştirmek isteyenler için ideal bir çözüm sunar.