التوازي في البرمجة يمثل تقنية حيوية لزيادة كفاءة تنفيذ البرامج، وفي لغة Python، يُعتبر مكتبة Joblib أداة قوية لتحقيق ذلك، خصوصاً في حالة تواجد عمليات تكرارية كبيرة يمكن تقسيمها لتنفيذ متواز. لكن، في حالتك، تواجه تحدي في عملية الإرجاع الناتجة من الوظيفة الموازية.
عند استخدام delayed مع Parallel في Joblib، يتوقع الدالة الموازية عادةً قيمة واحدة للإرجاع. لكن يمكنك تجاوز هذا التحدي بسهولة باستخدام هيكل البيانات المناسب.
بالنسبة لخطأ “Too many values to unpack”، يُعنى ذلك أن هناك قيمة واحدة تُرجع في كل تكرار من التكرارات، ولكنك تحاول فك التغليف لقيمتين. للتغلب على هذا التحدي، يمكنك استخدام هيكل بيانات مثل قائمة لتجميع القيم المراد إرجاعها.
لذا، يمكنك تغيير الدالة processInput لترجع قائمة تحتوي على القيم المطلوبة، مثل هذا:
pythondef processInput(i, j):
new_i = [1 for _ in i]
new_j = [0 for _ in j]
return new_i, new_j
وفيما يتعلق بطريقة الاستخدام الأكثر اندماجاً وكفاءة لمعالجة المصفوفات، يمكنك استخدام التعبيرات الضيقة في Python لتحقيق هذا الهدف. ولكن يجب مراعاة أن هذه الطريقة لن تؤدي إلى تعديل المصفوفات بشكل فعلي، بل ستعيد نسخها بقيم جديدة، كما هو مبين في الكود التالي:
pythondef processInput(i, j):
new_i = [1 for _ in i]
new_j = [0 for _ in j]
return new_i, new_j
يُحتمل أن تحتاج إلى النظر في استخدام has_shareable_memory في حالة وجود مشاكل في الأداء، ولكن يمكن تجنبها في البداية والتحقق من الأداء دون استخدامه. تجنب استخدامه قد يكون مفيداً في تفادي المشاكل المحتملة في تبادل البيانات بين العمليات المتوازية، ولكن يمكن أن يكون له أثر سلبي على الأداء في حالات معينة.
باستخدام هذه الإرشادات، يجب أن تتمكن من توازن تحقيق التوازي في برنامجك مع الحفاظ على كفاءة واستقرار الأداء.
المزيد من المعلومات
في عالم البرمجة، تعتبر التقنيات التي تسمح بتنفيذ المهام بشكل متوازٍ أمرًا حيويًا لتحسين أداء البرامج وزيادة كفاءتها. واحدة من الأدوات الشهيرة التي تمكن المطورين من تحقيق التوازي في Python هي مكتبة Joblib. تُستخدم هذه المكتبة بشكل واسع في تقسيم المهام التي يمكن تنفيذها بشكل مستقل على عدة معالجات في وقت واحد.
في المثال الذي ذكرته، كان الهدف هو توازي تنفيذ عمليات على مصفوفتين متزامنتين. لكن، واجهت تحديًا في عملية الإرجاع من الدالة الموازية باستخدام delayed. تمثلت المشكلة في محاولة فك التغليف لقيمتين في كل تكرار، بينما كان يتوقع البرنامج قيمة واحدة فقط.
لحل هذا التحدي، يُمكن استخدام هيكل البيانات المناسب لتجميع القيم المطلوبة. يُمكن تغيير الدالة processInput لترجع قائمة تحتوي على القيم المطلوبة، مما يسمح بتجاوز مشكلة فك التغليف. وبذلك، يُمكن تغيير الدالة لتبدو مثل هذا:
pythondef processInput(i, j):
new_i = [1 for _ in i]
new_j = [0 for _ in j]
return new_i, new_j
بالنسبة للجزء الثاني من استفسارك حول الطريقة الأكثر اندماجًا وكفاءة لمعالجة المصفوفات، يمكن استخدام التعبيرات الضيقة في Python لتحقيق هذا الهدف. ومع ذلك، يجب مراعاة أن هذه الطريقة لن تؤدي إلى تعديل المصفوفات بشكل فعلي، بل ستقوم بإنشاء نسخ جديدة من المصفوفات بقيم جديدة.
على الرغم من ذلك، يجب ملاحظة أنه في بعض الحالات قد تحتاج إلى استخدام has_shareable_memory لتجنب مشاكل الأداء. ومع ذلك، يُمكن تجنب استخدامه في البداية والتحقق من الأداء دون استخدامه، وذلك لتفادي المشاكل المحتملة في تبادل البيانات بين العمليات المتوازية. استخدام هذه الإرشادات يجب أن يُمكنك من تحقيق التوازن بين تحقيق التوازي في برنامجك والحفاظ على كفاءة واستقرار الأداء في الوقت نفسه.
