การใช้งาน Async ในภาษา R Language แบบง่ายๆ

ในยุคปัจจุบันที่ข้อมูลมีการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทุกวัน การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่หรือการทำงานกับภารกิจหลายๆ งานพร้อมกันเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่ง สำหรับผู้ที่สนใจในการทำโปรเจ็คที่ซับซ้อน การใช้ asynchronous programming หรือการเขียนโปรแกรมแบบไม่ประสานเวลา (async programming) ในภาษา R อาจเป็นสิ่งที่ดูเป็นเรื่องยาก แต่เมื่อคุณเข้าใจแนวคิดและวิธีการทำงานของมันแล้ว คุณจะพบว่ามันเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการทำงานกับงานที่ใช้เวลาในการประมวลผลอย่างมาก

Async Programming คืออะไร?

Async programming คือแนวทางในการเขียนโปรแกรมที่ช่วยให้โปรแกรมดำเนินการหลายๆ งานได้พร้อมกัน โดยที่ไม่ต้องรอให้งานหนึ่งเสร็จสิ้นก่อนที่จะไปยังอีกงานหนึ่ง ฟีเจอร์นี้มีประโยชน์มากเมื่อคุณทำงานกับการร้องขอข้อมูลจากเว็บเซอร์วิส, การทำงานกับฐานข้อมูล, หรือแม้แต่การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

การใช้งาน Async ใน R Language

ใน R นั้น มีแพ็กเกจที่ชื่อว่า `future` และ `promises` ที่ช่วยให้คุณสามารถใช้งาน async programming ได้อย่างง่ายดาย โดยในตัวอย่างนี้เราจะใช้แพ็กเกจ `future` ซึ่งเป็นเครื่องมือที่สามารถทำงานหลายๆ งานพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ติดตั้งแพ็กเกจ

ก่อนที่จะเริ่มใช้งาน คุณต้องติดตั้งแพ็กเกจ `future` และ `future.apply` และโหลดมันเข้ามาใน R

 install.packages("future")
install.packages("future.apply")

การตั้งค่า Future

หลังจากติดตั้งเสร็จแล้ว ลองสร้างการตั้งค่าให้กับ future โดยใช้ฟังก์ชัน `plan()` ซึ่งจะกำหนดให้ R รู้ว่าคุณต้องการทำงานอย่างไรในโหมด async

 library(future)
library(future.apply)

# กำหนดการทำงานด้วยแบบ multi-session
plan(multiprocess)

ตัวอย่างการใช้งาน Async

ลองมาทำตัวอย่างง่ายๆ โดยเราจะทำงานประมวลผลข้อมูลเพื่อคำนวณค่าลัพธ์สองชุดแยกกันพร้อมกัน

 # ฟังก์ชันที่จะใช้ในการประมวลผล
slow_function <- function(x) {
  Sys.sleep(2) # จำลองการทำงานที่ใช้เวลา 2 วินาที
  return(x^2) # คืนค่าผลลัพธ์เป็นกำลังสองของ x
}

# ใช้ future.apply ในการทำงานหลายๆ งานพร้อมกัน
numbers <- 1:5
results <- future_lapply(numbers, slow_function)

print(results)

ในโค้ดข้างต้น ฟังก์ชัน `slow_function` จะใช้เวลา 2 วินาทีในการคำนวณ ซึ่งถ้าเราเรียกฟังก์ชันนี้ในลูปปกติ เราจะต้องรอผลลัพธ์จากฟังก์ชันแต่ละตัวเสร็จสิ้นก่อนถึงจะไปที่ตัวถัดไป แต่เมื่อเรานำมันมาทำใน `future_lapply`, มันจะดำเนินการคำนวณทั้งหมดพร้อมกัน และใช้เวลาเพียง 2 วินาทีในการได้ผลลัพธ์ทั้งหมด

Use Case ในโลกจริง

การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

ในหลายองค์กร ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการสร้างขึ้นทุกวันอาจทำให้เราต้องใช้เวลาในการประมวลผลข้อมูลเหล่านั้นอย่างมาก การใช้วิธีการประมวลผลแบบ async จะช่วยให้คุณสามารถประมวลผลข้อมูลในลักษณะเป็นชุดๆ ได้เร็วขึ้น

ตัวอย่างเช่น ในการวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายจากระบบบริหารจัดการยอดขาย (POS), หากคุณสามารถเรียกข้อมูลต่างๆ พร้อมกันจากแต่ละสาขา แล้วนำมาเก็บลงในฐานข้อมูลพร้อมกัน นั่นหมายความว่าคุณจะได้รับข้อมูลในเวลาที่เร็วขึ้น และสามารถทำการวิเคราะห์ต่อไปได้ในทันที

การพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน

ในกรณีที่คุณพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันและได้รับข้อมูลจาก API หลายๆ แห่ง, โดยเฉพาะข้อมูลที่ต้องใช้เวลานานในการดึงค่ามา การใช้ async programming จะช่วยให้คุณไม่ต้องรอให้ทุกการร้องขอเสร็จสิ้นก่อนที่จะโหลดหน้าเว็บของคุณ ช่วยให้ผู้ใช้มีประสบการณ์การใช้เว็บที่ดียิ่งขึ้น

สรุป

การทำความเข้าใจและการใช้งาน async programming ในภาษา R ถือเป็นหนึ่งในทักษะที่มีคุณค่าในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่และการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ ด้วยตัวอย่างการใช้งานที่ง่ายๆ คุณสามารถนำไปปรับใช้ในโครงการจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แล้วถ้าหากคุณต้องการเรียนรู้ภาษา R และการเขียนโปรแกรมในเชิงลึก อย่าลืมมาเรียนกับเราได้ที่ EPT (Expert Programming Tutor) ที่เรามีหลักสูตรเรียนรู้ในหลากหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็น Data Science, Machine Learning หรือการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน

การเริ่มต้นเรียนรู้การเขียนโปรแกรมอาจดูยากในตอนแรก แต่เราเชื่อว่าเมื่อคุณมีแนวทางที่ถูกต้อง คุณจะสามารถพัฒนาแนวคิดและทักษะของคุณไปสู่จุดสูงสุดได้อย่างแน่นอน!

แค่ขยับตัวออกจากที่นั่งแล้วเริ่มเรียนรู้กับเรา EPT วันนี้!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง