1 for 루프에서 병렬처리 ¹

먼저 제곱해서 \(\{1,2,3\} \longrightarrow \{1,4,9\}\)로 매핑시키는 for 루프를 작성해보자.

library(tidyverse)

for(i in 1:3) {
  cat(i^2, "\n")
}

1 
4 
9 

그 다음으로 for 루프를 함수형 프로그래밍 팩키지 purrr을 사용해서 간결한 코드로 작성해보자. 이를 위해서 람다 무명함수를 사용해도 되고, 함수명을 외부에 명시적으로 정의해서 이를 map_dbl 함수에 넣어 계산해도 된다.

square_it <- function(x) {x^2}

map_dbl(1:3, square_it)

[1] 1 4 9

purrr 팩키지 map_dbl() 함수를 사용한다고 해서 코드를 간결하게 했지만 진정한 병렬처리는 furrr 팩키지를 사용해서 구현이 가능하다.

library(tictoc)

tic()

for(i in 1:3) {
  cat(i^2, "\n")
  Sys.sleep(1)
}

1 
4 
9 

toc()

3 sec elapsed

2 furrr 병렬처리

furrr 팩키지를 도입하게 되면 병렬처리 가능한 작업의 효율을 높일 수 있다. 즉, purrr 팩키지가 컴퓨터에 순차처리하던 작업을 furrr 팩키지를 통해서 순차처리가 가능하다.

tic()
square_it_sleep <- function(x) {
    Sys.sleep(1)
    x^2
}

map_dbl(1:3, square_it_sleep)

[1] 1 4 9

toc()

3.02 sec elapsed

library(furrr)
future::plan(multiprocess)

tic()
square_it_sleep <- function(x) {
    Sys.sleep(1)
    x^2
}

future_map_dbl(1:3, square_it_sleep)

[1] 1 4 9

toc()

1.29 sec elapsed