Skip to content

Latest commit

 

History

History
226 lines (148 loc) · 5.48 KB

README.md

File metadata and controls

226 lines (148 loc) · 5.48 KB

POOL Thread Pool - Python Çoklu İş Parçacığı Kütüphanesi

Python'da verimli ve kolay paralel görev yürütümü için profesyonel bir thread pool (iş parçacığı havuzu) implementasyonu.

Görevleri çoklu iş parçacığı ile aynı anda çalıştırır, thread-safe görev yönetimi sağlar ve performans metrikleri sunar.

I/O yoğun işlemler için optimize edilmiş, basit API ile kolay kullanım imkanı sunmaktadır.

last_modify: 2025-07-20


Özellikler

  • Verimli Paralel Çalışma: Görevleri çoklu iş parçacığı ile aynı anda çalıştırır
  • Dinamik Havuz Yönetimi: Maksimum iş parçacığı sayısını belirleyebilirsiniz
  • Thread-Safe Tasarım: Güvenli görev ekleme ve sonuç toplama
  • Esnek Sonuç Yönetimi: Sonuçları saklayabilir veya anında yazdırabilirsiniz
  • Performans Ölçümü: Otomatik süre hesaplama ve performans metrikleri
  • Basit API: Kolay kullanım için sezgisel metot isimleri
  • Harici Bağımlılık Yok: Sadece Python standart kütüphanesini kullanır

Gereksinimler

  • Python 3.6 veya üzeri
  • Sadece standart kütüphane modülleri: threading, queue, time, random

Kurulum

  1. Scripti threadpool.py olarak kaydedin.
  2. Ekstra bağımlılık gerekmez (sadece standart kütüphane kullanılır).
  3. Projenizde import ederek kullanın: 
    from threadpool import POOL

Kullanım

Temel Kullanım

from threadpool import POOL
from time import sleep

def kare_al(x):
    sleep(0.1)  # Simülasyon için gecikme
    return x * x

# Thread pool oluştur
pool = POOL(max_threads=4, logFuture=True, ResultwhenDone=False)

# Görevleri ekle
for i in range(10):
    pool.submit(kare_al, i)

# Tüm görevlerin tamamlanmasını bekle ve sonuçları al
sonuclar, gecen_sure, toplam_is_suresi = pool.join()

print("Sonuçlar:", sonuclar)
print(f"Toplam geçen süre: {gecen_sure:.2f} saniye")
print(f"Kurtarılan süre: {toplam_is_suresi-gecen_sure:.2f} saniye")

Farklı Parametrelerle Kullanım

from threadpool import POOL

def topla(x, y):
    return x + y

def carp(x, y, carpan=1):
    return (x * y) * carpan

# Sonuçları anında yazdıran pool
pool = POOL(max_threads=2, logFuture=True, ResultwhenDone=True)

# Farklı fonksiyonlar ve parametrelerle görev ekleme
pool.submit(topla, 5, 3)
pool.submit(carp, 4, 2, carpan=3)
pool.submit(lambda x: x**2, 6)

# Sonuçları bekle
sonuclar, gecen_sure, toplam_sure = pool.join()

I/O Yoğun İşlemler İçin

import requests
from threadpool import POOL

def url_kontrol(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5)
        return f"{url}: {response.status_code}"
    except:
        return f"{url}: Hata"

urls = [
    "https://google.com",
    "https://github.com",
    "https://stackoverflow.com"
]

pool = POOL(max_threads=3, logFuture=True)
for url in urls:
    pool.submit(url_kontrol, url)

sonuclar, _, _ = pool.join()
for sonuc in sonuclar:
    print(sonuc)

API Referansı

POOL(max_threads=10, logFuture=True, ResultwhenDone=False)

Thread pool sınıfı ana constructor'ı.

Parametreler:

  • max_threads (int): Havuzdaki maksimum iş parçacığı sayısı (varsayılan: 10)
  • logFuture (bool): Görev sonuçlarını bir listede saklar (varsayılan: True)
  • ResultwhenDone (bool): Görev tamamlanınca anında yazdırır (varsayılan: False)

submit(func, *args, **kwargs)

Yeni bir görevi thread pool'a ekler.

Parametreler:

  • func: Çalıştırılacak fonksiyon
  • *args: Fonksiyona geçilecek pozisyonel argümanlar
  • **kwargs: Fonksiyona geçilecek anahtar kelime argümanları

join()

Tüm görevlerin tamamlanmasını bekler ve sonuçları döner.

Returns:

  • tuple: (sonuç_listesi, geçen_süre, toplam_görev_süresi)

Performans Notları

  • I/O Yoğun İşlemler: Bu thread pool I/O yoğun işlemler için idealdir
  • CPU Yoğun İşlemler: CPU yoğun işlemler için multiprocessing modülü tercih edilmelidir
  • Optimal Thread Sayısı: Genellikle CPU çekirdek sayısının 2-4 katı optimal sonuç verir
  • Bellek Kullanımı: Thread havuzu bellek kullanımını optimize eder
  • GIL Etkisi: Python'un GIL (Global Interpreter Lock) kısıtlaması nedeniyle CPU-bound işlerde performans artışı sınırlıdır

Örnek Çıktı

Sonuçlar: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Toplam geçen süre: 0.34 saniye
 kurtarılan :0.66

Hata Yönetimi

from threadpool import POOL

def riskli_islem(x):
    if x == 5:
        raise ValueError("5 değeri desteklenmiyor!")
    return x * 2

pool = POOL(max_threads=3, logFuture=True, ResultwhenDone=True)

try:
    for i in range(10):
        pool.submit(riskli_islem, i)
    
    sonuclar, gecen_sure, toplam_sure = pool.join()
    print("İşlem tamamlandı!")
except Exception as e:
    print(f"Hata oluştu: {e}")

Lisans

MIT Lisansı (https://opensource.org/licenses/MIT)


Yazar


Yasal Uyarı

Bu yazılım, herhangi bir garanti olmaksızın "olduğu gibi" sağlanmaktadır. Kullanım riski kullanıcıya aittir. Production ortamlarında kullanımdan önce test edilmesi önerilir.



Connected :
- website/projects
- Github/Mefamex/python-code-snippets