برای آشنایی بیشتر با پردازش موازی در پایتون در این بخش تعدادی از مهم‌ترین مفاهیم این دوره را توضیح می‌دهیم تا بتوانید دیدی کلی در خصوص دوره و کاربرد آن پیدا کنید.

چند پردازشی یا Multiprocessing چیست؟

در فضای سخت‌افزار چند پردازشی به معنای قراردادن چند پردازنده در کنار یکدیگر است که به‌صورت موازی برنامه‌های در حال اجرا بر روی سیستم را مدیریت می‌کنند. برنامه‌نویسان با استفاده از پردازش موازی در پایتون می‌توانند این سیستم را به کار بگیرند تا برنامه‌های خود را با سرعت بهتری اجرا کنند. علاوه بر این‌چنین روش برنامه‌نویسی باعث شکل‌گیری مفاهیم جدید مانند multithreading، برنامه‌نویسی شیءگرا، هم‌زمان و ... شده است که لازم است با آن‌ها نیز آشنا باشید.

تفاوت Multiprocessing و Multithreading

Multiprocessing درواقع همان پردازنده چندهسته‌ای یا استفاده از پردازنده‌های موازی در سخت‌افزار است که به اجرای برنامه‌هایی که به‌صورت موازی نوشته شده‌اند کمک می‌کند. این فرایند برای تقسیم وظایف بین هسته‌های مختلف پردازنده و نحوه به‌اشتراک‌گذاری منابع بین آن‌ها تعریف شده است.

Multithreading از مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا و موازی است که به برنامه‌نویس کمک می‌کند برنامه خود را در قالب رشته‌های مختلف تعریف کرده و آن‌ها را با یکدیگر مرتبط کند.

کتابخانه‌های پردازش موازی در پایتون

برای راحتی برنامه‌نویسان موازی و عدم نیاز به تعریف همه جزئیات از صفر 6 کتابخانه بسیار مهم در پایتون ساخته شده است که در این دوره کار با همه آن‌ها را یاد گرفته و توابع موجود در هریک را می‌شناسید. این کتابخانه‌ها شامل Ray، Dask، Dispy، Pandaral-lel، Ipyparallel و Joblib می‌شود.

اجرای موازی (parallelism)

برای اینکه برنامه‌هایی که به‌صورت موازی نوشته‌اید اجرا شوند، نیاز است که از نحوه اجرای موازی یا Parallelism نیز اطلاع داشته باشید. درواقع باید تا حدودی بدانید که چگونه منابع مشترک مانند حافظه را بین برنامه‌های مختلف به اشتراک بگذارید تا برنامه‌ها با سرعت بالا و درست همان‌طور که شما دوست دارید اجرا شوند. در این مفهوم علاوه بر موازی‌سازی سخت‌افزاری خود برنامه نیز taskها را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم می‌کند تا هسته‌های مختلف پردازنده راحت‌تر از پس اجرای آن‌ها بربیایند.

هم‌زمانی (Concurrency)

مفهوم هم‌زمانی یا Concurrency به توانایی یک برنامه برای اجرای هم‌زمان چند task مربوط می‌شود. این مفهوم زمانی به کار می‌آید که کامپیوتر شما ازنظر سخت‌افزاری برای اجرای برنامه‌ها محدودیت دارد اما با تقسیم آن بین taskهای مختلف می‌توانید موازی‌سازی را تا حدی در آن پیاده کنید.

آشنایی با آموزش پردازش موازی در پایتون

تا به حال در حین کار با پایتون، با دستور Connecteam روبرو شده‌اید؟ حتما شما نمی‌دانید کاربرد این دستور چی هست و این کار را برای شما مشکل کرده است. آموزش پردازش موازی در پایتون (Python) به شما کمک می‌کند تا بتوانید از چندین دستور کاربردی مانند Connecteam و غیره، سرعت برنامه‌های خود را به طور چشمگیری افزایش دهید.

پردازش موازی یکی از قدرتمندترین تکنیک‌های برنامه‌نویسی پیشرفته در پایتون است که به شما امکان می‌دهد وظایف مختلف را به‌طور همزمان اجرا کنید. این امر باعث می‌شود تا از حداکثر توان پردازنده خود استفاده کرده و به طور قابل توجهی سرعت برنامه‌های خود را افزایش دهید.

در دوره‌های مربوط به آموزش پردازش موازی در Python، شما با مفاهیم و کتابخانه‌های مختلفی مانند Concurrent programming، Concurrent futures، کتابخانه multiprocessing، Parallel programing و غیره آشنا خواهید شد. البته قبل از یادگیری پردازش موازی در پایتون، لازم است دوره‌های مربوط به آموزش شی گرایی در پایتون را تهیه کنید.

کاربردهای یادگیری پردازش موازی در پایتون

یکی از مشکلات آموزش پایتون پیشرفته  این است که به صورت مبتدی در مورد پردازش موازی در پایتون آموزش داده می‌شود. اما آموزش پردازش موازی در پایتون به‌صورت تخصصی و ویژه در مورد همین موضوع به شما کمک می‌کند. اما خب پردازش موازی چه سودی برای شما به‌عنوان برنامه‌نویس پایتون دارد؟

•        امکان ساخت برنامه‌های سریع‌تر و کارآمدتر

•        استفاده از تمام توان پردازنده خود

•        پاسخگویی بهتر برنامه‌ها

•        ارتقا مهارت‌های خود را به عنوان یک برنامه‌نویس پایتون

مزایای آموزش پردازش موازی در پایتون

در دنیای امروز که حجم داده‌ها هر روز بیشتر می‌شود، یادگیری پردازش موازی در پایتون به یک ضرورت تبدیل شده است. این تکنیک قدرتمند به شما امکان می‌دهد تا وظایف را به‌طور همزمان بین چندین هسته پردازنده سیستم تقسیم کنید و بدین ترتیب سرعت برنامه‌های خود را افزایش دهید.  استفاده از پردازش موازی در پایتون مزایای متعددی دارد، از جمله:

·         تقسیم وظایف بین چندین هسته، باعث افزایش سرعت پردازش داده‌های برنامه‌های علمی، مهندسی و غیره می‌شود. 

·         از تکنیک‌های روش پردازش موازی می‌توانید کارایی سیستم خود را بهبود ببخشید و از هدر رفتن زمان و انرژی جلوگیری کنید.

·         برنامه‌های موازی به‌راحتی قابل مقیاس‌بندی هستند، به این معنی که می‌توانید با اضافه کردن پردازنده‌های بیشتر، عملکرد آنها را به طور خطی افزایش دهید.

·         پایتون کتابخانه‌های قدرتمندی مانند multiprocessing را ارائه می‌دهد که استفاده از پردازش موازی را آسان می‌کند.

·         آموزش multiprocessing در پایتون به شما کمک می‌کند تا بتوانید از این کتابخانه به‌صورت حرفه‌ای استفاده کنید.

بهترین کتابخانه‌های پردازش موازی در پایتون

با استفاده از تکنیک پردازش موازی در Payton، می‌توانید وظایف برنامه‌ها را بین چندین هسته CPU تقسیم کنید و بدین ترتیب، زمان پردازش کد و برنامه را کاهش دهید. انتخاب کتابخانه مناسب برای پردازش موازی در پایتون به نیازها و الزامات خاص شما بستگی دارد. در اینجا برخی از محبوب‌ترین و بهترین کتابخانه‌های موجود در این زمینه را به شما معرفی می‌کنیم:

کتابخانۀ Dask

داسک یک کتابخانه قدرتمند برای محاسبات موازی توزیع شده است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا مجموعه داده‌های بزرگ را به طور کارآمد پردازش کنید و از آنها برای یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده‌ها و سایر وظایف محاسباتی فشرده استفاده کنید. Dask با NumPy، Pandas و Scikit-learn به خوبی ادغام می‌شود و به شما امکان می‌دهد از کد موجود خود با حداقل تغییرات استفاده کنید. 

کتابخانۀ Ray

ری یک چارچوب منبع باز برای اجرای برنامه های موازی و توزیع شده با پایتون است. این چارچوب از مدل بازیگر استفاده می‌کند که به شما امکان می‌دهد وظایف را به عنوان اشیاء مستقل تعریف و اجرا کنید. Ray برای یادگیری تقویتی، رباتیک و شبیه سازی های پیچیده بسیار مناسب است. 

کتابخانۀ Joblib

در دوره‌های مربوط به آموزش پردازش موازی در پایتون ممکن است با کتابخانۀ جاب‌لیب مواجه شوید، Joblib یک کتابخانه ساده و کاربردی برای موازی‌سازی وظایف در پایتون است. این کتابخانه از تکنیک‌های مختلفی مانند multiprocessing و threading برای توزیع وظایف بین هسته‌های مختلف پردازنده استفاده می‌کند. Joblib برای کارهای ساده پردازش موازی مانند پیش پردازش داده‌ها و تجزیه و تحلیل آماری بسیار مناسب است.

کتابخانۀ Ipyparallel

ایپی‌پارالل یک کتابخانه برای موازی‌سازی کد Jupyter Notebook در خوشه‌های محاسباتی است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا سلول‌های کد را به طور همزمان در چندین هسته اجرا کنید و بدین ترتیب، سرعت تجزیه و تحلیل داده‌ها و محاسبات خود را افزایش دهید. Ipyparallel برای دانشمندان داده و محققانی که از Jupyter Notebook برای کارهای تحلیلی خود استفاده می‌کنند، بسیار مناسب است.

کتابخانۀ Multiprocessing

مالتی پراسسینگ کتابخانه استاندارد پایتون برای پردازش موازی است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا فرآیندهای جداگانه را ایجاد و مدیریت کنید و وظایف را بین آنها توزیع کنید. Multiprocessing برای کارهای ساده پردازش موازی مانند I/O و عملیات عددی مناسب است.

یادگیری کدام کتابخانه پردازش موازی در پایتون برای شما ضروری است؟

انتخاب کتابخانه مناسب در هنگام دیدن آموزش پردازش موازی در پایتون  از بین گزینه های فوق به نیازها و الزامات خاص شما بستگی دارد. اگر به دنبال یک کتابخانه قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای کارهای محاسباتی پیچیده هستید، Dask یا Ray گزینه‌های مناسبی هستند. اگر به دنبال یک کتابخانه ساده و کاربردی برای کارهای ساده پردازش موازی هستید، Joblib یا Multiprocessing گزینه‌های مناسبی هستند. اگر از Jupyter Notebook برای کارهای تحلیلی خود استفاده می‌کنید، Ipyparallel می‎تواند انتخاب مناسبی برای شما باشد.

راه‌های پیاده‌سازی پردازش موازی در پایتون

پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی محبوب و قدرتمند، ابزارهای مختلفی را برای پیاده‌سازی پردازش موازی ارائه می‌دهد. با یادگیری این روش‌ها، می‌توانید برنامه‌های خود را به طور قابل توجهی سریع‌تر اجرا کنید، به خصوص زمانی که با حجم زیادی از داده‌ها یا وظایف محاسباتی سنگین سر و کار دارید. دو رویکرد اصلی برای برنامه نویسی موازی در پایتون وجود دارد:

چند نخی (Multithreading): این روش به شما امکان می‌دهد تا چندین وظیفه را همزمان در هسته‌های CPU اجرا کنید. کتابخانه‌ی threading در پایتون ابزارهای لازم برای مدیریت و همگام‌سازی تاپیک‌ها (threads) را ارائه می‌دهد.

چند پردازشی (Multiprocessing): این روش از چندین فرآیند (process) مجزا برای توزیع وظایف بر روی چندین CPU یا حتی چندین کامپیوتر استفاده می‌کند. کتابخانه‌ی multiprocessing در پایتون برای مدیریت و برقراری ارتباط بین فرآیندها  مورد استفاده قرار می‌گیرد.

انتخاب بین چندنخی و چندپردازشی به عوامل مختلفی مانند نوع وظایف، حجم داده‌ها و معماری سیستم شما بستگی دارد. دوره‌های مربوط به آموزش پایتون پیشرفته رایگان، به شما کمک می‌کنند تا بدانید در کدام پروژه از کدام کتابخانه یا برنامه استفاده کنید.

از طرفی دیگر، آموزش regex در پایتون، به شما کمک می‌کند تا بتوانید از این کتابخانه برای پردازش رشته به‌صورت تک رشته‌ای استفاده کنید. برخلاف regex، کتابخانۀ multiprocessing تک رشته‌ای نیست و شما می‌توانید ارتباط بین فرایندها را مدیریت کنید. پس یک برنامه‌نویس حرفه‌ای، می‌داند در چه زمانی از regex استفاده کند.

بازار کار پردازش موازی در پایتون

در دنیای امروز که حجم داده‌ها به طور تصاعدی در حال افزایش است، برنامه‌نویسی موازی به یک مهارت کلیدی برای حل مسائل پیچیده و حجیم تبدیل شده است. پایتون، به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسي، با کتابخانه‌های قدرتمندی مانند Joblib، Dask و Ray، بستر مناسبی را برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی فراهم می‌کند.

بازار کار برای متخصصان پردازش موازی پایتون داغ است. تقاضا برای این تخصص در صنایع مختلفی مانند فناوری اطلاعات، امور مالی، سلامت و علوم داده به شدت رو به افزایش است. اگر به پایتون مسلط هستید و به دنبال ارتقای شغلی و افزایش درآمد خود هستید، یادگیری پردازش موازی می‌تواند گام موثری در این مسیر باشد. 

میانگین حقوق سالانه یک برنامه‌نویس پایتون در ایالات متحده بیشتر از 100 هزار دلار است. با یادگیری پردازش موازی، می‌توانید به عنوان یک متخصص پردازش موازی پایتون حقوقی به مراتب بیشتری دریافت کنید. به عنوان مثال، درآمد سالانه یک متخصص کانکتیم که به پایتون و برنامه‌نویسی موازی مسلط است، به‌طور میانگین بیشتر از 150 هزار دلار می‌شود.

علاوه‌بر حقوق بالا، متخصصان پردازش موازی پایتون از تقاضای بالایی در بازار کار نیز برخوردار هستند.  بسیاری از شرکت‌ها به دنبال استخدام افرادی هستند که مهارت حل مسائل پیچیده با استفاده از قدرت پردازش موازی را داشته باشند. 

معرفی دورۀ آموزش پردازش موازی در پایتون

در دوره‌های مربوط به آموزش جامع پایتون، به‌صورت ویژه به آموزش پردازش موازی در پایتون پرداخته نمی‌شود. در این دوره، حدود ساعت از صفر تا صد کار با پردازش موازی در پایتون، مانند threads، ارسال ایمیل با پایتون، Asnyc و غیره آشنا می‌شوید.

یکی از دوره‌های معتبر آموزش پایتون به زبان ساده در مورد پردازش موازی در ایران، توسط محمدرضا کریمی‌نژاد تدریس شده است. کریمی‌نژاد مدرس برنامه‌نویسی در مدارس سمپاد بوده است و سابقۀ تحصیل در دانشکدۀ پزشکی هاروارد دارد.

سرفصل‌های این دوره از آموزش پردازش موزای در پایتون به صورت زیر است:

·         مقدمه‌ای بر ترد

·         چالش‌های ترد

·         ترد در پایتون

·         مدیریت پیشرفته تردها

·         مفهوم Async در پایتون

آموزش پردازش موازی در پایتون با مکتب خونه

با آموزش پردازش موازی در پایتون، مهارت‌های ارزشمندی را به دست خواهید آورد که تقاضای زیادی برای آنها در بازار کار وجود دارد. با یادگیری این تکنیک، می‌توانید به‌عنوان یک توسعه دهنده پایتون در سطوح مختلف تبدیل شوید.

·         توسعه دادن برنامه‌های پایتون با کارایی بالا و مقیاس‌پذیری بالا نسبت به بقیه

·         اجرا کردن الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها

·         توانایی خودکار کردن فرایندهای DevOps

همچنین ما در مکتب خونه انواع دوره آموزش برنامه نویسی و آموزش python را برگزار خواهیم کرد که عنوان مکمل یا پیش نیاز این دوره می‌توان از آن‌ها استفاده کرد.