पायथन में प्रक्रियाओं के बीच बड़ी संख्या में सारणी को कुशलतापूर्वक साझा करना

पायथन में बड़े डेटा ट्रांसफर के लिए साझा मेमोरी में महारत हासिल करना

पायथन में बड़े डेटासेट के साथ काम करना अक्सर चुनौतियों का सामना करता है, खासकर जब मल्टीप्रोसेसिंग चलन में आती है। बड़े पैमाने पर साझा करना सुन्न सरणियाँ चाइल्ड प्रक्रियाओं और मूल प्रक्रिया के बीच अनावश्यक नकल के बिना काम करना ऐसी ही एक बाधा है।

कल्पना कीजिए कि आप वैज्ञानिक डेटा, वित्तीय मॉडल, या मशीन लर्निंग इनपुट संसाधित कर रहे हैं, और प्रत्येक डेटासेट महत्वपूर्ण मेमोरी लेता है। 🧠 जबकि पायथन का मल्टीप्रोसेसिंग मॉड्यूल चाइल्ड प्रक्रियाओं को उत्पन्न करने और प्रबंधित करने का एक तरीका प्रदान करता है, लेकिन सुन्न सरणियों जैसे डेटा को कुशलतापूर्वक साझा करना मुश्किल हो सकता है।

यह विषय तब और भी महत्वपूर्ण हो जाता है जब आप इन बड़े डेटासेट को HDF5 फ़ाइल में लिखने पर विचार करते हैं, एक ऐसा प्रारूप जो बड़ी मात्रा में संरचित डेटा को संभालने में अपनी मजबूती के लिए जाना जाता है। उचित मेमोरी प्रबंधन के बिना, आप मेमोरी लीक या "मेमोरी नहीं मिली" त्रुटियों का जोखिम उठाते हैं, जिससे आपका वर्कफ़्लो बाधित होता है।

इस गाइड में, हम अपने एंकर के रूप में एक व्यावहारिक समस्या का उपयोग करते हुए, सुन्न सरणियों के लिए साझा मेमोरी की अवधारणा का पता लगाएंगे। वास्तविक दुनिया के उदाहरणों और युक्तियों के साथ, आप सीखेंगे कि सामान्य नुकसान से बचते हुए बड़े डेटा को कुशलतापूर्वक कैसे संभालना है। चलो अंदर गोता लगाएँ! 🚀

प्रक्रियाओं के बीच नम्पी ऐरे शेयरिंग को अनुकूलित करना

ऊपर दी गई स्क्रिप्ट बड़े पैमाने पर साझा करने की चुनौती को हल करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं सुन्न सरणियाँ डेटा की नकल किए बिना पायथन में प्रक्रियाओं के बीच। प्राथमिक लक्ष्य कुशल संचार और न्यूनतम संसाधन उपयोग सुनिश्चित करते हुए साझा मेमोरी का प्रभावी ढंग से उपयोग करना है। पायथन का लाभ उठाकर बहु और साझा मेमोरी मॉड्यूल, समाधान बाल प्रक्रियाओं को मूल प्रक्रिया में मूल प्रक्रिया में सुन्न सरणी को लोड करने, संसाधित करने और साझा करने की अनुमति देता है।

पहली स्क्रिप्ट में, चाइल्ड प्रक्रिया इसका उपयोग करती है शारेड मेमोरी मेमोरी आवंटित करने और डेटा साझा करने के लिए क्लास। यह दृष्टिकोण प्रतिलिपि बनाने की आवश्यकता को समाप्त कर देता है, जो बड़े डेटासेट को संभालने के लिए आवश्यक है। सुन्न सरणी को साझा मेमोरी स्पेस में पुनर्निर्मित किया जाता है, जिससे मूल प्रक्रिया को सीधे सरणी तक पहुंचने की अनुमति मिलती है। कतारों का उपयोग माता-पिता और बच्चे की प्रक्रियाओं के बीच उचित संचार सुनिश्चित करता है, जैसे कि लीक से बचने के लिए मेमोरी को कब अनलिंक किया जा सकता है, इसकी सूचना देना।

वैकल्पिक स्क्रिप्ट नियोजित करके प्रक्रिया प्रबंधन को सरल बनाती है पूल.मानचित्र फ़ंक्शन, जो प्रक्रियाओं के निर्माण और जुड़ने को स्वचालित करता है। प्रत्येक चाइल्ड प्रक्रिया अपनी संबंधित फ़ाइल को लोड करती है और मूल प्रक्रिया में सरणी विवरण वापस करने के लिए साझा मेमोरी का उपयोग करती है। यह दृष्टिकोण साफ-सुथरा और अधिक रखरखाव योग्य है, खासकर जब कई फाइलों के साथ काम कर रहा हो। यह वैज्ञानिक डेटा प्रोसेसिंग या छवि विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए एक व्यावहारिक समाधान है, जहां बड़े डेटासेट को कुशलतापूर्वक साझा किया जाना चाहिए।

वास्तविक दुनिया के परिदृश्य पर विचार करें जहां एक शोध टीम बड़ी टेक्स्ट फ़ाइलों में संग्रहीत जीनोमिक डेटा को संसाधित करती है। प्रत्येक फ़ाइल में लाखों पंक्तियाँ होती हैं, जिससे स्मृति बाधाओं के कारण दोहराव अव्यावहारिक हो जाता है। इन स्क्रिप्ट का उपयोग करके, प्रत्येक चाइल्ड प्रक्रिया एक फ़ाइल लोड करती है, और अभिभावक आगे के विश्लेषण के लिए डेटा को एक एकल HDF5 फ़ाइल में लिखते हैं। साझा मेमोरी के साथ, टीम अनावश्यक मेमोरी उपयोग से बचती है, जिससे सुचारू संचालन सुनिश्चित होता है। 🚀 यह विधि न केवल प्रदर्शन को अनुकूलित करती है बल्कि "मेमोरी नहीं मिली" या मेमोरी लीक जैसी त्रुटियों को भी कम करती है, जो ऐसे कार्यों से निपटने में आम समस्याएं हैं। 🧠

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()

मल्टीप्रोसेसिंग वातावरण में डेटा शेयरिंग को बढ़ाना

साथ काम करने का एक महत्वपूर्ण पहलू बड़े सुन्न सरणियाँ मल्टीप्रोसेसिंग में साझा संसाधनों का कुशल सिंक्रनाइज़ेशन और प्रबंधन सुनिश्चित करना है। हालाँकि साझा की गई मेमोरी एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन टकराव और मेमोरी लीक को रोकने के लिए इसे सावधानीपूर्वक संभालने की आवश्यकता होती है। उचित डिज़ाइन यह सुनिश्चित करता है कि चाइल्ड प्रक्रियाएँ अनावश्यक डेटा दोहराव या त्रुटियों के बिना मूल प्रक्रिया के साथ सरणियाँ साझा कर सकती हैं।

एक अन्य महत्वपूर्ण कारक डेटा प्रकारों और आकृतियों को लगातार संभालना है। जब कोई चाइल्ड प्रोसेस डेटा का उपयोग करके लोड करता है numpy.loadtxt, इसे सभी प्रक्रियाओं में समान संरचना में साझा किया जाना चाहिए। एचडीएफ5 जैसे प्रारूपों में लिखते समय यह विशेष रूप से प्रासंगिक है, क्योंकि गलत डेटा संरचना से अप्रत्याशित परिणाम या दूषित फ़ाइलें हो सकती हैं। इसे प्राप्त करने के लिए, सरणी के बारे में मेटाडेटा संग्रहीत करना - जैसे कि इसका आकार, डीटाइप और साझा मेमोरी नाम - मूल प्रक्रिया में निर्बाध पुनर्निर्माण के लिए आवश्यक है।

वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में, जैसे बड़े जलवायु डेटासेट या जीनोम अनुक्रमण फ़ाइलों को संसाधित करना, ये तकनीकें शोधकर्ताओं को अधिक कुशलता से काम करने की अनुमति देती हैं। संचार के लिए साझा मेमोरी को कतारों के साथ जोड़कर, सिस्टम मेमोरी को ओवरलोड किए बिना बड़े डेटासेट को समवर्ती रूप से संसाधित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, उपग्रह डेटा को संसाधित करने की कल्पना करें जहां प्रत्येक फ़ाइल समय के साथ एक क्षेत्र के तापमान का प्रतिनिधित्व करती है। 🚀 सिस्टम को विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए सुचारू और स्केलेबल प्रदर्शन सुनिश्चित करते हुए, बिना किसी रुकावट के इन विशाल सरणियों का प्रबंधन करना चाहिए। 🌍