Appliquer des fonctions de manière parallèle avec furrr

Dans le monde de la programmation en R, il est souvent nécessaire de traiter de grandes quantités de données ou d’effectuer des calculs intensifs. Pour améliorer l’efficacité de ces opérations, on peut utiliser le parallélisme, qui permet d’exécuter plusieurs tâches simultanément. Le package furrr est une excellente solution pour appliquer des fonctions de manière parallèle en R, en s’appuyant sur la syntaxe familière de purrr.

Installation de furrr

Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package furrr. Vous pouvez l’installer depuis CRAN avec la commande suivante :

install.packages("furrr")

Exemple concret

Imaginons que nous souhaitions calculer le carré de chaque nombre dans un vecteur. Si le vecteur est très grand, cela peut prendre du temps. Utilisons furrr pour effectuer ce calcul en parallèle.

Étape 1 : Charger les bibliothèques nécessaires

library(furrr)
library(dplyr)  # Pour la manipulation de données

Étape 2 : Préparer les données

Créons un vecteur de nombres de 1 à 1 million.

nombres <- 1:1e6

Étape 3 : Configurer le plan de parallélisme

Avant d’utiliser furrr, nous devons définir un plan de parallélisme. Pour cet exemple, nous allons utiliser multisession, qui permet d’exécuter des tâches en parallèle sur plusieurs sessions R.

plan(multisession)

Étape 4 : Appliquer la fonction en parallèle

Utilisons la fonction future_map de furrr pour appliquer la fonction qui calcule le carré de chaque nombre dans notre vecteur.

resultats <- future_map(nombres, ~ .x^2)

Étape 5 : Vérifier les résultats

Nous pouvons maintenant vérifier que nos résultats sont corrects en comparant avec la fonction sapply.

# Vérification
identical(resultats, lapply(nombres, function(x) x^2))  # Devrait retourner TRUE

Conclusion

L’utilisation de furrr pour appliquer des fonctions de manière parallèle est un moyen efficace d’accélérer vos calculs en R. Dans cet exemple, nous avons vu comment configurer un plan de parallélisme, créer un vecteur de données et appliquer une fonction en parallèle. En exploitant la puissance du parallélisme, vous pouvez traiter des données volumineuses plus rapidement et améliorer la performance de vos analyses.

N’hésitez pas à explorer d’autres fonctions de furrr pour des applications plus complexes et adaptées à vos besoins spécifiques !