Files
fn_registry/functions/core/map_concurrent.md
T
egutierrez 16e34a806e feat: 6 funciones core — retry, memoize, pipeline, map_concurrent, partition, chunk
Funciones genericas reutilizables:
- RetryWithBackoff: reintento con backoff exponencial (impure)
- Memoize: cache de funciones puras (pure)
- Pipeline: composición T→T en secuencia (pure)
- MapConcurrent: map paralelo con worker pool (impure)
- Partition: divide slice en dos por predicado (pure)
- Chunk: divide slice en trozos de tamaño N (pure)
Todas con implementación real y documentación .md.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-28 02:23:26 +01:00

1.1 KiB

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, tested, tests, test_file_path, file_path
name kind lang domain version purity signature description tags uses_functions uses_types returns returns_optional error_type imports tested tests test_file_path file_path
map_concurrent function go core 1.0.0 impure func MapConcurrent[T any, U any](xs []T, fn func(T) U, workers int) []U Aplica una funcion a cada elemento de un slice usando un pool de goroutines como workers. Los resultados preservan el orden original del slice de entrada.
map
concurrent
parallel
generic
false error_go_core
false
functions/core/map_concurrent.go

Ejemplo

squares := MapConcurrent([]int{1, 2, 3, 4, 5}, func(n int) int {
    return n * n
}, 3)
// squares = [1, 4, 9, 16, 25] (orden preservado)

Notas

Funcion impura generica que usa goroutines y sync.WaitGroup. Los workers se alimentan de un canal con indices, garantizando que cada resultado se escribe en su posicion correcta sin race conditions (cada goroutine escribe en un indice unico). Si workers <= 0 se usa 1. Si workers > len(xs) se ajusta a len(xs).