Python اسکرپٹس میں وقت کی تاخیر کو نافذ کرنا

ازگر پروگرامنگ میں وقت کی تاخیر کو سمجھنا

Python پروگرامنگ میں، وقت میں تاخیر کا اضافہ مختلف وجوہات کی بناء پر ضروری ہو سکتا ہے، جیسے کہ حقیقی وقت کے عمل کی نقل کرنا، کوڈ پر عمل درآمد کو تیز کرنا، یا محض ڈیبگ کرنا۔ ان تاخیر کو لاگو کرنے کے طریقہ کو سمجھنا آپ کے اسکرپٹ کی فعالیت اور صارف کے تجربے کو بہت زیادہ بڑھا سکتا ہے۔

یہ گائیڈ Python اسکرپٹس میں وقت کی تاخیر کو متعارف کرانے کے لیے مختلف طریقے تلاش کرے گا، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آپ کا پروگرام آسانی سے اور موثر طریقے سے چلتا ہے۔ چاہے آپ ابتدائی ہوں یا تجربہ کار ڈویلپر، اس تکنیک میں مہارت حاصل کرنا بہت سے عملی ایپلی کیشنز کے لیے بہت ضروری ہے۔

ازگر کے وقت میں تاخیر کو سمجھنا

اسکرپٹ کی پہلی مثال یہ ظاہر کرتی ہے کہ Python اسکرپٹ میں تاخیر کیسے پیدا کی جائے۔ time.sleep(seconds) سے فنکشن time ماڈیول یہ فنکشن موجودہ تھریڈ کے عمل کو سیکنڈوں کی مخصوص تعداد کے لیے روکتا ہے۔ مثال میں، اسکرپٹ ایک پیغام پرنٹ کرتا ہے، استعمال کرتے ہوئے 5 سیکنڈ تک انتظار کرتا ہے۔ time.sleep(5)، اور پھر ایک اور پیغام پرنٹ کرتا ہے۔ یہ طریقہ سیدھا سادا اور سادہ تاخیر کے لیے مفید ہے، جیسا کہ آپریشنز کے درمیان وقفے کی نقل کرنا یا الٹی گنتی کا ٹائمر بنانا۔ مزید برآں، اسکرپٹ میں ایک لوپ بھی شامل ہے جہاں time.sleep(2) تکرار کے درمیان 2 سیکنڈ کی تاخیر کو متعارف کرانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، یہ ظاہر کرنے کے لیے کہ بار بار ہونے والے کاموں میں تاخیر کو کیسے ضم کیا جا سکتا ہے۔

دوسری اسکرپٹ کی مثال استعمال کرتی ہے۔ asyncio غیر مطابقت پذیر تاخیر کو لاگو کرنے کے لئے ماڈیول۔ دی asyncio.sleep(seconds) فنکشن ایک غیر مطابقت پذیر کورٹین کے عمل کو سیکنڈوں کی مخصوص تعداد کے لیے روکتا ہے۔ دی asyncio.run(coroutine) فنکشن کا استعمال کورٹین کو مکمل ہونے تک انجام دینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اسکرپٹ ایک غیر مطابقت پذیر فنکشن کی وضاحت کرتا ہے۔ main() جو ایک پیغام پرنٹ کرتا ہے، استعمال کرتے ہوئے 3 سیکنڈ تک انتظار کرتا ہے۔ await asyncio.sleep(3)، اور پھر ایک اور پیغام پرنٹ کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر خاص طور پر ان پروگراموں کے لیے مفید ہے جنہیں ہم آہنگی کے کاموں کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کی ضرورت ہے۔ اسکرپٹ میں تکرار کے درمیان 1 سیکنڈ کی تاخیر کے ساتھ ایک غیر مطابقت پذیر لوپ بھی شامل ہے، یہ ظاہر کرتا ہے کہ کیسے await asyncio.sleep(1) پورے پروگرام کو بلاک کیے بغیر ٹائمنگ کو منظم کرنے کے لیے غیر مطابقت پذیر لوپ کے اندر استعمال کیا جا سکتا ہے۔

import time

print("This message appears immediately.")
time.sleep(5)
print("This message appears after a 5-second delay.")

# Using a loop with delay
for i in range(3):
    print(f"Loop iteration {i + 1}")
    time.sleep(2)

import asyncio

async def main():
    print("Starting asynchronous delay...")
    await asyncio.sleep(3)
    print("This message appears after a 3-second delay.")

asyncio.run(main())

# Asynchronous loop with delay
async def loop_with_delay():
    for i in range(3):
        print(f"Async loop iteration {i + 1}")
        await asyncio.sleep(1)

asyncio.run(loop_with_delay())

ازگر میں وقت میں تاخیر کی جدید تکنیکوں کی تلاش

Python میں وقت کی تاخیر کو لاگو کرنے کا ایک اور اہم پہلو کا استعمال ہے۔ threading اور concurrent.futures ماڈیولز یہ ماڈیولز آپ کو ایک ساتھ متعدد تھریڈز یا پروسیسز چلانے کی اجازت دیتے ہیں، جو ان کاموں کے لیے بہت مفید ثابت ہو سکتے ہیں جن کے لیے بیک وقت عمل درآمد کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، آپ ایک تھریڈ میں تاخیر پیدا کر سکتے ہیں جبکہ دوسرے تھریڈز متاثر ہوئے بغیر اپنا عمل جاری رکھتے ہیں۔ دی threading.Timer کلاس کسی فنکشن کو انجام دینے سے پہلے تاخیر پیدا کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر ایک خاص مدت کے بعد چلنے کے لیے کاموں کو شیڈول کرنے کے لیے فائدہ مند ہے، جیسے کہ متواتر ڈیٹا اکٹھا کرنا یا مخصوص وقفوں پر واقعات کو متحرک کرنا۔

اس کے علاوہ، دی concurrent.futures ماڈیول تھریڈز یا پروسیسز کا استعمال کرتے ہوئے کالبلز کو غیر مطابقت پذیر طور پر انجام دینے کے لیے ایک اعلیٰ سطحی انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ دی time.sleep(seconds) فنکشن کو تھریڈ یا پروسیس کے اندر مین پروگرام کو بلاک کیے بغیر تاخیر کو متعارف کرانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ کا استعمال کرتے ہوئے concurrent.futures.ThreadPoolExecutor یا concurrent.futures.ProcessPoolExecutor، آپ دھاگوں یا عملوں کے ایک تالاب کا نظم کر سکتے ہیں اور ایسے کام جمع کر سکتے ہیں جن میں وقت کی تاخیر شامل ہے۔ یہ طریقہ خاص طور پر I/O-bound یا CPU- پابند ایپلی کیشنز کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے متوازی فائدہ اٹھا کر اور موثر ٹاسک مینجمنٹ کو یقینی بنانے کے لیے مفید ہے۔