# threads # _single_thread **Descripción** Sólo para uso interno: Ejecuta una función dada en un hilo. **Parámetros**

Nombre	Tipo	Requerido	Descripción
q	None	Si	Una cola de la que obtener parámetros para la función
function	callable	Si	La función a ejecutar en el hilo
errors	list	No	Una lista para almacenar cualquier error encontrado durante la ejecución

**Versión** - 1.0.0 # run_threads **Descripción** Ejecutar una función dada para una lista de elementos dada en un número dado de hilos **Parámetros**

Nombre	Tipo	Requerido	Descripción
max_threads	int	SI	Número de hilos
function	callable	Si	Función a ejecutar
items	list	Si	Lista con los items que se asignaran a cada hilo
print_errors	bool	No	Para pintar error por salida

**Return**

bool	Devuelve True si no ha habido errores en la ejecución y 0 de suceder lo contrario.

**Versión** - 1.0.0 **Ejemplo** ``` import pandoraPlugintools as pt # Define a function to be executed in each thread def process_item(item): # Perform some processing on the item print(f"Processing item: {item}") # List of items to process items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # Number of threads to use max_threads = 3 # Run the function for each item using multiple threads success = pt.run_threads(max_threads=max_threads, function=process_item, items=items, print_errors=True) if success: print("All threads executed successfully.") else: print("Errors occurred during thread execution.") ``` # set_shared_dict_value **Descripción** Establece un valor para una clave en el diccionario interno compartido. Esta función es utilizada por todos los procesos paralelos. **Parámetros**

Nombre	Tipo	Requerido	Descripción
key	str	SI	La clave en el diccionario compartido
value	None	Si	El valor a asignar a la clave

**Return**

**Tipo**

None

**Versión** - 1.0.0 Ejemplo ``` import pandoraPlugintools as pt # Define a function to be executed by parallel processes def process_data(item): # Process the data and set a value in the shared dictionary result = item * 2 pt.set_shared_dict_value(key=str(item), value=result) # List of items to process data_list = [1, 2, 3, 4, 5] # Create a shared dictionary and lock for synchronization shared_dict = multiprocessing.Manager().dict() shared_dict_lock = multiprocessing.Manager().Lock() # Set the shared dictionary and lock in the module pt._SHARED_DICT = shared_dict pt._SHARED_DICT_LOCK = shared_dict_lock # Number of parallel processes to use num_processes = 2 # Run the function for each item using parallel processes success = pt.run_parallel(num_processes=num_processes, function=process_data, data_list=data_list, print_errors=True) if success: print("All processes executed successfully.") else: print("Errors occurred during process execution.") ``` # add_shared_dict_value **Descripción** Añade un valor a una clave del diccionario interno compartido. Esta función es utilizada por todos los procesos paralelos. **Parámetros**

Nombre	Tipo	Requerido	Descripción
key	str	Si	La clave en el diccionario compartido
value	None	SI	El valor a añadir a la clave

**Return**

**Tipo**

None

**Versión** - 1.0.0 **Ejemplo** ``` import pandoraPlugintools as pt # Define a function to be executed by parallel processes def process_data(item): # Process the data and add a value to the shared dictionary result = item * 2 pt.add_shared_dict_value(key=str(item), value=result) # List of items to process data_list = [1, 2, 3, 4, 5] # Create a shared dictionary and lock for synchronization shared_dict = multiprocessing.Manager().dict() shared_dict_lock = multiprocessing.Manager().Lock() # Set the shared dictionary and lock in the module pt._SHARED_DICT = shared_dict pt._SHARED_DICT_LOCK = shared_dict_lock # Number of parallel processes to use num_processes = 2 # Run the function for each item using parallel processes success = pt.run_parallel(num_processes=num_processes, function=process_data, data_list=data_list, print_errors=True) if success: print("All processes executed successfully.") else: print("Errors occurred during process execution.") In this example, the process_data function processes each item and adds a value to the shared dictionary using the add_shared_dict_value function. The run_parallel function is used to execute the process_data function in parallel processes for the given list of items. The shared dictionary and lock are created using the multiprocessing.Manager() and then assigned to the corresponding module variables _SHARED_DICT and _SHARED_DICT_LOCK in the pandoraPluginTools module. ``` # get_shared_dict_value **Descripción** Obtener el valor de una clave en el diccionario interno compartido. Esta función es utilizada por todos los procesos paralelos. **Parámetros**

Nombre	Tipo	Requerido	Descripción
key	str	Si	La clave en el diccionario compartido

**Return**

**Tipo**

None

**Versión** - 1.0.0 **Ejemplo** ``` import pandoraPlugintools as pt # Define a function to be executed by parallel processes def process_data(item): # Process the data and get the value from the shared dictionary result = item * 2 value = pt.get_shared_dict_value(key=str(item)) print(f"Item: {item}, Processed Value: {result}, Shared Value: {value}") # List of items to process data_list = [1, 2, 3, 4, 5] # Create a shared dictionary and lock for synchronization shared_dict = multiprocessing.Manager().dict() shared_dict_lock = multiprocessing.Manager().Lock() # Set the shared dictionary and lock in the module pt._SHARED_DICT = shared_dict pt._SHARED_DICT_LOCK = shared_dict_lock # Number of parallel processes to use num_processes = 2 # Run the function for each item using parallel processes success = pt.run_parallel(num_processes=num_processes, function=process_data, data_list=data_list, print_errors=True) if success: print("All processes executed successfully.") else: print("Errors occurred during process execution.") ``` # run_processes **Descripción** Ejecuta una función dada para una lista de elementos dada en un número dado de procesos **Parámetros**

Nombre	Tipo	Requerido	Descripción
max_processes	int	Si	El número máximo de procesos a ejecutar en paralelo
function	callable	SI	La función a ejecutar para cada ítem
items	list	Si	Lista de ítems a procesar
print_errors	bool	No	Si se van a imprimir los errores

**Return**

Tipo	Descripción
bool	True si todos los procesos se completaron con éxito, False en caso contrario

**Versión** - 1.0.0 ``` import pandoraPlugintools as pt # Define a function to be executed by parallel processes def process_data(item): result = item * 2 print(f"Item: {item}, Processed Value: {result}") # List of items to process data_list = [1, 2, 3, 4, 5] # Number of parallel processes to use num_processes = 2 # Run the function for each item using parallel processes success = pt.run_processes(max_processes=num_processes, function=process_data, items=data_list, print_errors=True) if success: print("All processes completed successfully.") else: print("Errors occurred during process execution.") ```