تنفيذ متوازي باستخدام tqdm و joblib

To use tqdm in a parallel execution with joblib, you can use the joblib.Parallel context manager along with tqdm to create a progress bar. Here’s an example:

pythonCopy code
from math import sqrt
from joblib import Parallel, delayed
from tqdm import tqdm

# Define the function to be executed in parallel
def calculate_sqrt(i):
    return sqrt(i ** 2)

# Specify the number of parallel jobs
num_jobs = 2

# Use joblib.Parallel as a context manager with tqdm
with tqdm(total=10) as pbar:
    with Parallel(n_jobs=num_jobs) as parallel:
        # Call the calculate_sqrt function for each i in range(10)
        # Use delayed to defer the execution of calculate_sqrt
        results = parallel(delayed(calculate_sqrt)(i) for i in range(10))
        # Update the progress bar for each completed job
        for _ in parallel(results):
            pbar.update(1)

# Print the results
print(results)

In this example, joblib.Parallel is used as a context manager, and tqdm is used to create a progress bar with a total of 10 steps (corresponding to the range of values). As each job is completed, the progress bar is updated accordingly. Finally, the results are printed.

Note: Make sure to install the tqdm package if you haven’t already:

bashCopy code
pip install tqdm

لإضافة المزيد من التفاصيل والتوضيح في استخدام tqdm في تنفيذ متوازي مع joblib، يمكننا تحسين الكود ليكون أكثر وضوحًا وشمولًا. هنا بعض النقاط التي يمكن توضيحها:

1. استيراد tqdm و joblib: يجب استيراد وحدة tqdm و joblib في بداية الكود:

   pythonCopy code
   from tqdm import tqdm
   from joblib import Parallel, delayed
   

2. تعريف الوظيفة التي سيتم تنفيذها متوازيًا: يجب تعريف الوظيفة التي ستنفذ متوازيًا ويتم احتساب التقدم لها. في هذا المثال، نقوم بتعريف وظيفة calculate_sqrt التي تأخذ i وتحسب جذر التربيع له.

   pythonCopy code
   def calculate_sqrt(i):
       return sqrt(i ** 2)
   

3. تحديد عدد المهام المتوازية: يجب تحديد عدد المهام المتوازية التي تريد تنفيذها في الوقت نفسه. في هذا المثال، قمنا بتعيين num_jobs = 2 لتنفيذ مهمتين متوازيتين.

4. استخدام tqdm لعرض شريط التقدم: يتم استخدام tqdm كسياق لإنشاء شريط تقدم. يجب تحديد إجمالي عدد الخطوات في الشريط (في هذا المثال، 10)، وسيتم تحديث الشريط لكل مهمة تنتهي.

   pythonCopy code
   with tqdm(total=10) as pbar:
       # تنفيذ المهام المتوازية باستخدام joblib
       with Parallel(n_jobs=num_jobs) as parallel:
           results = parallel(delayed(calculate_sqrt)(i) for i in range(10))
           for _ in parallel(results):
               pbar.update(1)
   

5. طباعة النتائج: في النهاية، يمكنك طباعة النتائج بعد الانتهاء من تنفيذ جميع المهام المتوازية.

   pythonCopy code
   print(results)
   

باستخدام هذه النصائح، يمكنك تنفيذ ومراقبة عملياتك المتوازية بشكل فعال باستخدام tqdm و joblib في Python.