પાયથોનમાં પ્રક્રિયાઓ વચ્ચે કાર્યક્ષમ રીતે મોટા નમ્પી એરે શેર કરી રહ્યાં છે

પાયથોનમાં મોટા ડેટા ટ્રાન્સફર માટે શેર કરેલી મેમરીમાં નિપુણતા મેળવવી

પાયથોનમાં મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરવાથી ઘણીવાર પડકારો આવે છે, ખાસ કરીને જ્યારે મલ્ટિપ્રોસેસિંગ અમલમાં આવે છે. જંગી શેરિંગ નમ્પી એરે બિનજરૂરી નકલ કર્યા વિના બાળ પ્રક્રિયાઓ અને પિતૃ પ્રક્રિયા વચ્ચે આવી જ એક અવરોધ છે.

કલ્પના કરો કે તમે વૈજ્ઞાનિક ડેટા, નાણાકીય મોડલ અથવા મશીન લર્નિંગ ઇનપુટ્સ પર પ્રક્રિયા કરી રહ્યાં છો અને દરેક ડેટાસેટ નોંધપાત્ર મેમરી લે છે. 🧠 જ્યારે પાયથોનનું મલ્ટિપ્રોસેસિંગ મોડ્યુલ બાળ પ્રક્રિયાઓને ફેલાવવા અને સંચાલિત કરવાની રીત પ્રદાન કરે છે, ત્યારે નમ્પી એરે જેવા ડેટાને અસરકારક રીતે શેર કરવું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે.

જ્યારે તમે આ મોટા ડેટાસેટ્સને HDF5 ફાઇલમાં લખવાનું વિચારો છો ત્યારે આ વિષય વધુ જટિલ બની જાય છે, જે વિશાળ માત્રામાં સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને હેન્ડલ કરવામાં તેની મજબૂતાઈ માટે જાણીતું ફોર્મેટ છે. યોગ્ય મેમરી મેનેજમેન્ટ વિના, તમે મેમરી લિક અથવા "મેમરી મળી નથી" ભૂલો થવાનું જોખમ લો છો, જે તમારા વર્કફ્લોને અવરોધે છે.

આ માર્ગદર્શિકામાં, અમે અમારા એન્કર તરીકે વ્યવહારિક સમસ્યાનો ઉપયોગ કરીને, નમ્પી એરે માટે શેર કરેલી મેમરીની વિભાવનાને શોધીશું. વાસ્તવિક દુનિયાના ઉદાહરણો અને ટિપ્સ સાથે, તમે સામાન્ય મુશ્કેલીઓને ટાળીને મોટા ડેટાને અસરકારક રીતે કેવી રીતે હેન્ડલ કરવું તે શીખી શકશો. ચાલો અંદર જઈએ! 🚀

પ્રક્રિયાઓ વચ્ચે નમ્પી એરે શેરિંગને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી રહ્યું છે

ઉપરોક્ત આપવામાં આવેલ સ્ક્રિપ્ટ મોટા શેરિંગના પડકારને ઉકેલવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે નમ્પી એરે ડેટા ડુપ્લિકેટ કર્યા વિના પાયથોનમાં પ્રક્રિયાઓ વચ્ચે. પ્રાથમિક ધ્યેય કાર્યક્ષમ સંચાર અને ન્યૂનતમ સંસાધન વપરાશને સુનિશ્ચિત કરીને, શેર કરેલી મેમરીનો અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવાનો છે. પાયથોન્સનો લાભ લઈને મલ્ટિપ્રોસેસિંગ અને શેર્ડ મેમરી મોડ્યુલો, સોલ્યુશન ચાઈલ્ડ પ્રોસેસને પેરેન્ટ પ્રોસેસમાં નમ્પી એરેને લોડ કરવા, પ્રોસેસ કરવા અને શેર કરવાની મંજૂરી આપે છે.

પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટમાં, બાળ પ્રક્રિયા આનો ઉપયોગ કરે છે શેર કરેલ મેમરી મેમરી ફાળવવા અને ડેટા શેર કરવા માટેનો વર્ગ. આ અભિગમ નકલ કરવાની જરૂરિયાતને દૂર કરે છે, જે મોટા ડેટાસેટ્સને હેન્ડલ કરવા માટે જરૂરી છે. નમ્પી એરેને વહેંચાયેલ મેમરી સ્પેસમાં પુનઃનિર્માણ કરવામાં આવે છે, જે પિતૃ પ્રક્રિયાને સીધા જ એરેને ઍક્સેસ કરવાની મંજૂરી આપે છે. કતારોનો ઉપયોગ માતાપિતા અને બાળકની પ્રક્રિયાઓ વચ્ચે યોગ્ય સંચાર સુનિશ્ચિત કરે છે, જેમ કે લીક ટાળવા માટે જ્યારે મેમરીને અનલિંક કરી શકાય ત્યારે સૂચના આપવી.

વૈકલ્પિક સ્ક્રિપ્ટ નો ઉપયોગ કરીને પ્રક્રિયા સંચાલનને સરળ બનાવે છે પૂલ.નકશો ફંક્શન, જે પ્રક્રિયાઓના સર્જન અને જોડાવાનું સ્વચાલિત કરે છે. દરેક ચાઇલ્ડ પ્રોસેસ તેની સંબંધિત ફાઇલ લોડ કરે છે અને પેરેન્ટ પ્રક્રિયામાં એરે વિગતો પરત કરવા માટે વહેંચાયેલ મેમરીનો ઉપયોગ કરે છે. આ અભિગમ સ્વચ્છ અને વધુ જાળવવા યોગ્ય છે, ખાસ કરીને જ્યારે બહુવિધ ફાઇલો સાથે કામ કરો. સાયન્ટિફિક ડેટા પ્રોસેસિંગ અથવા ઈમેજ એનાલિસિસ જેવા કાર્યો માટે તે એક વ્યવહારુ ઉકેલ છે, જ્યાં મોટા ડેટાસેટ્સ અસરકારક રીતે શેર કરવા જોઈએ.

વાસ્તવિક દુનિયાના દૃશ્યને ધ્યાનમાં લો જ્યાં સંશોધન ટીમ મોટી ટેક્સ્ટ ફાઇલોમાં સંગ્રહિત જીનોમિક ડેટા પર પ્રક્રિયા કરે છે. દરેક ફાઇલમાં લાખો પંક્તિઓ હોય છે, જે મેમરીની મર્યાદાઓને કારણે ડુપ્લિકેશનને અવ્યવહારુ બનાવે છે. આ સ્ક્રિપ્ટોનો ઉપયોગ કરીને, દરેક બાળક પ્રક્રિયા ફાઇલ લોડ કરે છે, અને માતાપિતા વધુ વિશ્લેષણ માટે ડેટાને એક HDF5 ફાઇલમાં લખે છે. વહેંચાયેલ મેમરી સાથે, ટીમ નિરર્થક મેમરી વપરાશને ટાળે છે, સરળ કામગીરીને સુનિશ્ચિત કરે છે. 🚀 આ પદ્ધતિ માત્ર પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરતી નથી પણ "મેમરી ન મળી" અથવા મેમરી લીક જેવી ભૂલોને પણ ઘટાડે છે, જે આવા કાર્યો સાથે કામ કરતી વખતે સામાન્ય મુશ્કેલીઓ છે. 🧠

from multiprocessing import Process, Queue
from multiprocessing.shared_memory import SharedMemory
import numpy as np
from pathlib import Path
def loadtxt_worker(out_queue, in_queue, filepath):
    dtype = [('chr', 'S10'), ('pos', '<i4'), ('pct', '<f4'), ('c', '<i4'), ('t', '<i4')]
    data = np.loadtxt(filepath, dtype=dtype)
    shm = SharedMemory(create=True, size=data.nbytes)
    shared_array = np.ndarray(data.shape, dtype=dtype, buffer=shm.buf)
    shared_array[:] = data
    out_queue.put({"name": shm.name, "shape": data.shape, "dtype": dtype})
    while True:
        msg = in_queue.get()
        if msg == "done":
            shm.close()
            shm.unlink()
            break
def main():
    filenames = ["data1.txt", "data2.txt"]
    out_queue = Queue()
    in_queue = Queue()
    processes = []
    for file in filenames:
        p = Process(target=loadtxt_worker, args=(out_queue, in_queue, file))
        p.start()
        processes.append(p)
    for _ in filenames:
        msg = out_queue.get()
        shm = SharedMemory(name=msg["name"])
        array = np.ndarray(msg["shape"], dtype=msg["dtype"], buffer=shm.buf)
        print("Array from child:", array)
        in_queue.put("done")
    for p in processes:
        p.join()
if __name__ == "__main__":
    main()

from multiprocessing import Pool, shared_memory
import numpy as np
from pathlib import Path
def load_and_share(file_info):
    filepath, dtype = file_info
    data = np.loadtxt(filepath, dtype=dtype)
    shm = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=data.nbytes)
    shared_array = np.ndarray(data.shape, dtype=dtype, buffer=shm.buf)
    shared_array[:] = data
    return {"name": shm.name, "shape": data.shape, "dtype": dtype}
def main():
    dtype = [('chr', 'S10'), ('pos', '<i4'), ('pct', '<f4'), ('c', '<i4'), ('t', '<i4')]
    filenames = ["data1.txt", "data2.txt"]
    file_info = [(file, dtype) for file in filenames]
    with Pool(processes=2) as pool:
        results = pool.map(load_and_share, file_info)
        for res in results:
            shm = shared_memory.SharedMemory(name=res["name"])
            array = np.ndarray(res["shape"], dtype=res["dtype"], buffer=shm.buf)
            print("Shared Array:", array)
            shm.close()
            shm.unlink()
if __name__ == "__main__":
    main()

મલ્ટિપ્રોસેસિંગ વાતાવરણમાં ડેટા શેરિંગને વધારવું

સાથે કામ કરવાનું એક નિર્ણાયક પાસું મોટા નમ્પી એરે મલ્ટીપ્રોસેસિંગમાં કાર્યક્ષમ સુમેળ અને વહેંચાયેલ સંસાધનોનું સંચાલન સુનિશ્ચિત કરવામાં આવે છે. જ્યારે વહેંચાયેલ મેમરી એક શક્તિશાળી સાધન છે, તે તકરાર અને મેમરી લીકને રોકવા માટે સાવચેતીપૂર્વક હેન્ડલિંગની જરૂર છે. યોગ્ય ડિઝાઇન એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે બાળ પ્રક્રિયાઓ પેરેન્ટ પ્રક્રિયા સાથે બિનજરૂરી ડેટા ડુપ્લિકેશન અથવા ભૂલો વિના એરેને શેર કરી શકે છે.

અન્ય મુખ્ય પરિબળ ડેટા પ્રકારો અને આકારોને સતત હેન્ડલ કરવાનું છે. જ્યારે બાળક પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરીને ડેટા લોડ કરે છે numpy.loadtxt, તે સમગ્ર પ્રક્રિયાઓમાં સમાન બંધારણમાં વહેંચાયેલું હોવું જોઈએ. HDF5 જેવા ફોર્મેટમાં લખતી વખતે આ ખાસ કરીને સંબંધિત છે, કારણ કે ખોટો ડેટા સ્ટ્રક્ચરિંગ અનપેક્ષિત પરિણામો અથવા દૂષિત ફાઇલો તરફ દોરી શકે છે. આ હાંસલ કરવા માટે, એરે વિશેના મેટાડેટાને સંગ્રહિત કરવું - જેમ કે તેનો આકાર, dtype અને શેર કરેલ મેમરી નામ - પિતૃ પ્રક્રિયામાં સીમલેસ પુનઃનિર્માણ માટે જરૂરી છે.

વાસ્તવિક દુનિયાની એપ્લિકેશન્સમાં, જેમ કે મોટા આબોહવા ડેટાસેટ્સ અથવા જીનોમ સિક્વન્સિંગ ફાઇલોની પ્રક્રિયા કરવી, આ તકનીકો સંશોધકોને વધુ કાર્યક્ષમ રીતે કાર્ય કરવાની મંજૂરી આપે છે. સંચાર માટે કતાર સાથે વહેંચાયેલ મેમરીને જોડીને, મોટા ડેટાસેટ્સને સિસ્ટમ મેમરીને ઓવરલોડ કર્યા વિના એકસાથે પ્રક્રિયા કરી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, સેટેલાઇટ ડેટાની પ્રક્રિયા કરવાની કલ્પના કરો જ્યાં દરેક ફાઇલ સમય જતાં પ્રદેશના તાપમાનને રજૂ કરે છે. 🚀 સિસ્ટમે વિશ્લેષણાત્મક કાર્યો માટે સરળ અને માપી શકાય તેવી કામગીરીની ખાતરી કરીને, અવરોધો વિના આ વિશાળ એરેનું સંચાલન કરવું આવશ્યક છે. 🌍