ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ದೊಡ್ಡ ನಂಬಿ ಅರೇಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಗಾಗಿ ಹಂಚಿದ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬಂದಾಗ. ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೆ ಮಕ್ಕಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ನಕಲು ಮಾಡದೆ ಪೋಷಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅಂತಹ ಒಂದು ಅಡಚಣೆಯಾಗಿದೆ.

ನೀವು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಡೇಟಾ, ಹಣಕಾಸು ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಗಮನಾರ್ಹ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. 🧠 ಪೈಥಾನ್‌ನ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಮಕ್ಕಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ನಂಬಿ ಅರೇಗಳಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಟ್ರಿಕಿ ಆಗಿರಬಹುದು.

ಈ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು HDF5 ಫೈಲ್‌ಗೆ ಬರೆಯುವುದನ್ನು ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ ಈ ವಿಷಯವು ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದರ ದೃಢತೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯಿಲ್ಲದೆ, ನೀವು ಮೆಮೊರಿ ಸೋರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ "ಮೆಮೊರಿ ಕಂಡುಬಂದಿಲ್ಲ" ದೋಷಗಳಿಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ಅಪಾಯವಿದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಮ್ಮ ಆಂಕರ್‌ನಂತೆ ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಂಬಿ ಅರೇಗಳಿಗಾಗಿ ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಲಹೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೋಸಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವಾಗ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ. ಧುಮುಕೋಣ! 🚀

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
SharedMemory(create=True, size=data.nbytes)	ಹೊಸ ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ನಂಬಿ ಅರೇ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಜಾಗವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ನಕಲು ಮಾಡದೆಯೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾದ್ಯಂತ ದೊಡ್ಡ ಸರಣಿಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
np.ndarray(shape, dtype, buffer=shm.buf)	ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಬಫರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಂಬಿ ಅರೇ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಕಲು ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅರೇ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
shm.close()	ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ವಸ್ತುವಿನ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಮುಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಇದು ಅಗತ್ಯವಾದ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
shm.unlink()	ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ವಸ್ತುವನ್ನು ಅನ್‌ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅದನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಅದನ್ನು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಿಂದ ಅಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೆಮೊರಿ ಶೇಖರಣೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
out_queue.put()	ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕ್ಯೂ ಮೂಲಕ ಮಕ್ಕಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಪೋಷಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಆಕಾರದಂತಹ ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೆಮೊರಿ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
in_queue.get()	ಮಕ್ಕಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪೋಷಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೋಷಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಾಗ ಅದು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ.
Pool.map()	ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಬಹು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಐಟಂಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹು ಮಕ್ಕಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
np.loadtxt(filepath, dtype=dtype)	ಪಠ್ಯ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ನಂಬಿ ಅರೇಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
shm.buf	ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಮೆಮೊರಿ ವ್ಯೂ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, numpy ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಬಫರ್‌ನ ನೇರ ಕುಶಲತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
Process(target=function, args=(...))	ನೀಡಿರುವ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಹೊಸ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮಕ್ಕಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ನಂಬಿ ಅರೇ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು

ಮೇಲೆ ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡದನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಸವಾಲನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲು ಮಾಡದೆಯೇ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ. ಹಂಚಿದ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಸಮರ್ಥ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೆಮೊರಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳು, ಪರಿಹಾರವು ಮಕ್ಕಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು numpy ಸರಣಿಗಳನ್ನು ಪೋಷಕರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಮಗುವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ವರ್ಗ. ಈ ವಿಧಾನವು ನಕಲು ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ನಂಬಿ ಅರೇ ಅನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದ್ದು, ಪೋಷಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನೇರವಾಗಿ ಅರೇಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸರತಿ ಸಾಲುಗಳ ಬಳಕೆಯು ಪೋಷಕ ಮತ್ತು ಮಕ್ಕಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ಸರಿಯಾದ ಸಂವಹನವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಅನ್‌ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ ತಿಳಿಸುವುದು.

ಪರ್ಯಾಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಕಾರ್ಯ, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸೇರುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಮಗುವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅದರ ಸಂಬಂಧಿತ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಚನೆಯ ವಿವರಗಳನ್ನು ಪೋಷಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಹು ಫೈಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಥವಾ ಇಮೇಜ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ದೊಡ್ಡ ಪಠ್ಯ ಫೈಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಫೈಲ್ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ನಕಲು ಮಾಡುವುದು ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಪ್ರತಿ ಮಗುವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪೋಷಕರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ HDF5 ಫೈಲ್‌ಗೆ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ, ತಂಡವು ಅನಗತ್ಯ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ, ಸುಗಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 🚀 ಈ ವಿಧಾನವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ "ಮೆಮೊರಿ ಕಂಡುಬಂದಿಲ್ಲ" ಅಥವಾ ಮೆಮೊರಿ ಸೋರಿಕೆಯಂತಹ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೋಸಗಳು. 🧠

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()

ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು

ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸಂಘರ್ಷಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ವಿನ್ಯಾಸವು ಮಗುವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾ ನಕಲು ಅಥವಾ ದೋಷಗಳಿಲ್ಲದೆ ಪೋಷಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಸರಣಿಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಮಗುವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದಾಗ , ಇದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಒಂದೇ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. HDF5 ನಂತಹ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬರೆಯುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ದೋಷಪೂರಿತ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ರಚನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು-ಅದರ ಆಕಾರ, ಡಿಟೈಪ್ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೆಮೊರಿ ಹೆಸರು-ಪೋಷಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ತಡೆರಹಿತ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ದೊಡ್ಡ ಹವಾಮಾನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಜೀನೋಮ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಂತಹ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಯೂಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡದೆಯೇ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿ ಫೈಲ್ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಪ್ರದೇಶದ ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಉಪಗ್ರಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಊಹಿಸಿ. 🚀 ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮೃದುವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈ ಬೃಹತ್ ಸರಣಿಗಳನ್ನು ಅಡಚಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು. 🌍

1. ಬಹುಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೆಮೊರಿ ವಸ್ತುಗಳು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ?
2. ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸದೆ ಒಂದೇ ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಬಹು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಇದರ ಉದ್ದೇಶವೇನು ?
4. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ನಂಬಿ ಅರೇಗಾಗಿ ಗಾತ್ರದ ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ನಾನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದೇ?
6. ಹೌದು, ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅಳಿಸಲು.
7. ಏಕೆ ಆಗಿದೆ ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೇ?
8. ಹಂಚಿದ ಬಫರ್‌ನಿಂದ ನಂಬಿ ಅರೇ ಅನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡಲು ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಮೂಲ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
9. ಹಂಚಿದ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸದಿರುವ ಅಪಾಯಗಳೇನು?
10. ಅಸಮರ್ಪಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಮೆಮೊರಿ ಸೋರಿಕೆಗಳು, ಡೇಟಾ ಭ್ರಷ್ಟಾಚಾರ ಅಥವಾ "ಮೆಮೊರಿ ಕಂಡುಬಂದಿಲ್ಲ" ನಂತಹ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ದೊಡ್ಡ ನಂಬಿ ಅರೇಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಪೈಥಾನ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹಂಚಿದ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅನಗತ್ಯ ನಕಲು ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಮೆಮೊರಿ-ತೀವ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ.

ಕ್ಯೂಗಳು ಮತ್ತು ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯಂತಹ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ, ಪೈಥಾನ್ ಅಂತರ್-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹವಾಮಾನ ದತ್ತಾಂಶ ಅಥವಾ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಮೆಮೊರಿ ಸೋರಿಕೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಭ್ರಷ್ಟಾಚಾರವಿಲ್ಲದೆ ಸುಗಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಭಿವರ್ಧಕರು ತಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. 🌟