C ++ Builder fornece três níveis de desenvolvimento:
1. Componentes (VCL e FMX)
2. Bibliotecas Comuns (RTL).
3. APIs de plataforma (iOS, Android, Mac OS)
Nesta postagem, discutiremos as Bibliotecas Comuns (RTL).
C ++ Builder tem várias centenas de funções, macros e classes que você chama de seus programas C e C ++ para realizar uma ampla variedade de tarefas, incluindo E / S de baixo e alto nível, string e manipulação de arquivo, alocação de memória, controle de processo , conversão de dados, cálculos matemáticos e muito mais.
A Biblioteca de Tempo de Execução do C ++ Builder (ou RTL) é composta por vários arquivos de cabeçalho básicos que fornecem o suporte básico para a maioria das bibliotecas de componentes VCL e FireMonkey. A RTL inclui rotinas globais, aulas de utilidade pública, como aqueles que representam fluxos e listas, e classes, como TObject, TPersistent e TComponent.
Embora intimamente com FireMonkey e VCL, a RTL não inclui qualquer um dos componentes que aparecem na Paleta de ferramentas.
Em vez disso, as classes e rotinas na RTL são usadas pelos componentes que aparecem na paleta de ferramentas, e estão disponíveis para você usar no código do aplicativo em qualquer projetos VCL ou projetos FireMonkey, ou quando você está escrevendo suas próprias classes.
por exemplo, o cabeçalho do sistema contém a maior parte da Biblioteca Run-Time (RTL).
E a partir do cabeçalho do sistema, você tem a System.Math.hpp cabeçalho que define as classes, rotinas, tipos, variáveis e constantes relacionadas com operações matemáticas, vetores e matrizes.
Ou o System.Bluetooth.hpp cabeçalho que fornece classes de uso as capacidades Bluetooth do dispositivo que está executando o aplicativo para conectar a aplicativos executados em dispositivos remotos.
Ou o System.Sensors.hpp cabeçalho que fornece classes e componentes que permitem obter informações e gerenciar sensores do sistema. Os sensores são peças de hardware ou software que podem fornecer medidas de grandezas físicas para suas aplicações.
Ou o System.Threading.hppcabeçalho que define as classes e tipos que implementam a biblioteca de programação paralela.
agora olhar para um exemplo C ++ Builder usando Let System.Threading.hpp cabeçalho eo Programação Paralela Library.
Para o meu exemplo de aplicação, eu vou estar usando um construtor de C ++ 10,4 aplicativo de projeto que usa uma Common Run Time Library, em um Multi-Device Application, usando o cabeçalho System.Threading da RTL e a Parallel Programming Library.
Você pode baixar este aplicativo de projeto TParallelPrime.cbproj de amostra aqui.
Aqui está um aplicativo de projeto C ++ Builder que usa uma Biblioteca de tempo de execução comum, em um aplicativo de vários dispositivos, usando o cabeçalho System.Threading da RTL e a biblioteca de programação paralela.
[crayon-674f47271e501399725111/]Este exemplo mostra como usar o método TParallel.For da Parallel Programming Library (PPL) . TParallel.For divide um loop for em partes que são executadas em paralelo e usa tarefas para executar essas partes.
Este aplicativo encontra o número de números primos, entre 1 e um valor MAX, como 5 milhões neste aplicativo. O aplicativo calculará o tempo para fazer isso usando (1) o loop for clássico e faremos o mesmo usando a versão paralela usando o método TParallel.For.
Na IU dos aplicativos:
O botão “For Loop” iniciará a versão serial do cálculo dos números primos
[crayon-674f47271e50c528692773/]O botão “Loop paralelo” irá lançar a versão paralela do cálculo de números primos:
[crayon-674f47271e50e299200653/]A caixa Memorando exibe os tempos de cálculo entre o loop for clássico para (int I = 1; I <= Max; I ++) e a versão do loop for paralelo usando o método TParallel :: For:
Como podemos ver a partir dos cálculos, o For Loop serial levou 814 milissegundos para calcular o número de números primos entre 1 e 5 milhões, mas levou apenas 267 milissegundos para fazer o mesmo usando o método TParallel :: For. I t é claro que o TParallel :: Para método é mais eficiente, e executa o aplicativo muito mais rápido, uma vez que faz uso da CPU está disponível para a execução de procedimentos em paralelo. A Máquina Virtual que usei para minha partição Windows está usando 4 núcleos de processador, então vemos que usando o método TParallel :: For, o aplicativo roda basicamente 4 vezes mais rápido! Quanto mais núcleos você tiver, mais rápido seu aplicativo será executado usando o método TParallel :: For!
Olhando para o código, vemos como implementamos este aplicativo.
Se você passar o cursor sobre o #include <System.Threading.hpp> | Clique com o botão direito | Abra o arquivo no Cursor, você abrirá o arquivo C: Arquivos de programas (x86) Embarcadero Studio 21.0 include windows rtl System.Threading.hpp .
Em seguida, usando Methods Insight | procure por For
Vemos que temos 43 métodos para usar TParallel.For .
Olhando para o primeiro, vemos neste cabeçalho System.Threading.TParallel.For, ele inclui uma série de argumentos sobrecarregados para torná-lo muito adequado para desenvolvimento em C ++!
A biblioteca de programação paralela (PPL) inclui esta função de loop, TParallel :: For , que permite executar seus loops em paralelo!
E para tudo isso, existe um Thread Pool que se auto-ajusta automaticamente (com base na carga da CPU) para que você não precise se preocupar em criar ou gerenciar threads para esse propósito!
Para usar a Biblioteca de Programação Paralela em seu aplicativo, basta incluir o cabeçalho System.Threading. Este cabeçalho possui vários recursos que podem ser incluídos em projetos C ++ Builder novos e existentes.
Voltando à IU dos aplicativos, quando clicamos no botão For Loop, vemos que estamos usando a função For Loop serial regular e verificamos se nosso número de 1 a 5 milhões é um número Prime.
Para verificar se o número é um número primo, usamos esta função em nosso aplicativo
[crayon-674f47271e510406546190/]A seguir, quando clicamos no botão Parallel Loop, vemos que estamos usando o método TParallel :: For da RTL. E em C ++ nossa função IsPrime precisa ser passada para o método TParallel.For como um evento Iterator ou como um Lambda C ++ 11.
Para o evento Iterator , aqui está como implementamos a função IsPrime como um evento Iterator
[crayon-674f47271e514161333301/]A segunda opção, para que nossa função C ++ IsPrime seja passada para o método TParallel.For , é usar um Lambda C ++ 11 para Parallel :: For , como vemos aqui no código. Aqui vemos nossa Expressão Lambda: [&] (int AIndex) . Isso captura nossa variável por ref
[crayon-674f47271e516921873816/]Se você executar o mesmo aplicativo usando o código Lambda, obterá os mesmos resultados.
Executando a aplicação, vimos como o TParallel :: For é mais eficiente, pois faz uso das CPUs disponíveis para a execução de procedimentos em paralelo. E este aplicativo também mostra suporte a C ++ 11 no C ++ Builder, incluindo suporte para expressões Lambda!
Em conclusão, o C ++ Builder RTL inclui uma Biblioteca de Programação Paralela (PPL).
Um ótimo uso do PPL é tornar o looping mais rápido, usando o método TParallel.For.
O PPL, parte do C ++ Builder RTL, no cabeçalho System.Threading também oferece a seus aplicativos a capacidade de executar tarefas em paralelo, aproveitando o trabalho em vários dispositivos de CPU e computadores. O PPL inclui uma série de recursos avançados para executar tarefas, unir tarefas, aguardar grupos de tarefas, bem como o método TParallel :: For que acabamos de ver nesta aplicação.
Algumas referências adicionais úteis:
Usando a RTL (Biblioteca em tempo de execução )
Tutorial: Usando o For Loop da Biblioteca de Programação Paralela
Vídeo: Como usar o Parallel Prime para C ++ Builder VCL.
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