Efektīva lielu masīvu koplietošana starp procesiem programmā Python

Koplietotās atmiņas apguve liela apjoma datu pārsūtīšanai programmā Python

Darbs ar lielām datu kopām Python bieži rada problēmas, īpaši, ja tiek izmantota vairāku datu apstrāde. Dalīšanās masveidā Starp pakārtotajiem procesiem un vecāku procesu bez nevajadzīgas kopēšanas ir viens no šādiem šķēršļiem.

Iedomājieties, ka apstrādājat zinātniskos datus, finanšu modeļus vai mašīnmācīšanās ievades datus, un katra datu kopa aizņem ievērojamu atmiņu. 🧠 Lai gan Python daudzapstrādes modulis piedāvā veidu, kā izveidot un pārvaldīt bērnu procesus, efektīva datu, piemēram, nelīdzenu masīvu, kopīgošana var būt sarežģīta.

Šī tēma kļūst vēl svarīgāka, ja apsverat iespēju rakstīt šīs lielās datu kopas HDF5 failā — formātā, kas ir pazīstams ar savu noturību, apstrādājot lielu daudzumu strukturētu datu. Bez pareizas atmiņas pārvaldības jūs riskējat ar atmiņas noplūdēm vai kļūdām “atmiņa nav atrasta”, tādējādi izjaucot darbplūsmu.

Šajā rokasgrāmatā mēs izpētīsim koplietojamās atmiņas jēdzienu neskaidriem masīviem, kā enkuru izmantojot praktisku problēmu. Izmantojot reālus piemērus un padomus, jūs uzzināsit, kā efektīvi apstrādāt lielus datus, vienlaikus izvairoties no bieži sastopamām kļūmēm. Iegremdējamies! 🚀

Pavēli	Lietošanas piemērs
SharedMemory(create=True, size=data.nbytes)	Izveido jaunu koplietojamo atmiņas bloku, atvēlot pietiekami daudz vietas, lai saglabātu niecīgo masīvu. Tas ir svarīgi, lai kopīgotu lielus masīvus procesos bez kopēšanas.
np.ndarray(shape, dtype, buffer=shm.buf)	Izmantojot koplietojamo atmiņas buferi, izveido nelīdzenu masīvu. Tas nodrošina, ka masīvs tieši atsaucas uz koplietojamo atmiņu, izvairoties no dublēšanās.
shm.close()	Aizver piekļuvi koplietojamās atmiņas objektam pašreizējam procesam. Šis ir nepieciešams tīrīšanas solis, lai izvairītos no resursu noplūdes.
shm.unlink()	Atsaista koplietotās atmiņas objektu, nodrošinot, ka tas tiek dzēsts no sistēmas pēc tam, kad visi procesi to izlaiž. Tas novērš atmiņas uzkrāšanos.
out_queue.put()	Nosūta ziņojumus no pakārtotajiem procesiem uz vecākprocesu, izmantojot vairāku apstrādes rindu. Izmanto, lai sazinātos ar koplietojamo atmiņu, piemēram, vārdu un formu.
in_queue.get()	Saņem ziņojumus no vecāku procesa bērna procesā. Piemēram, tas var signalizēt, kad vecāku process ir beidzis izmantot koplietojamo atmiņu.
Pool.map()	Lieto funkciju vairākiem ievades vienumiem paralēli, izmantojot vairāku apstrādes pūlu. Tas vienkāršo vairāku bērnu procesu pārvaldību.
np.loadtxt(filepath, dtype=dtype)	Ielādē datus no teksta faila masīvā ar norādīto struktūru. Tas ir ļoti svarīgi, lai sagatavotu datus koplietošanai dažādos procesos.
shm.buf	Nodrošina atmiņas skata objektu koplietojamai atmiņai, ļaujot tieši manipulēt ar koplietoto buferi, ja numpy nepieciešams.
Process(target=function, args=(...))	Sāk jaunu procesu, lai palaistu noteiktu funkciju ar norādītajiem argumentiem. Izmanto, lai radītu bērnu procesus dažādu failu apstrādei.

Numpy masīva koplietošanas optimizēšana starp procesiem

Iepriekš sniegtie skripti ir vērsti uz liela apjoma kopīgošanas izaicinājuma risināšanu starp procesiem Python bez datu dublēšanas. Galvenais mērķis ir efektīvi izmantot koplietojamo atmiņu, nodrošinot efektīvu saziņu un minimālu resursu izmantošanu. Izmantojot Python's un koplietojamās atmiņas moduļus, risinājums ļauj bērnprocesiem bez problēmām ielādēt, apstrādāt un koplietot nelīdzenus masīvus atpakaļ uz vecāku procesu.

Pirmajā skriptā pakārtotais process izmanto klasē, lai piešķirtu atmiņu un koplietotu datus. Šī pieeja novērš nepieciešamību pēc kopēšanas, kas ir būtiska lielu datu kopu apstrādei. Neskaidrais masīvs tiek rekonstruēts koplietojamā atmiņas telpā, ļaujot vecākajam procesam tieši piekļūt masīvam. Rindu izmantošana nodrošina pareizu saziņu starp vecāka un bērna procesiem, piemēram, paziņošanu, kad atmiņu var atsaistīt, lai izvairītos no noplūdēm.

Alternatīvais skripts vienkāršo procesa pārvaldību, izmantojot funkcija, kas automatizē procesu izveidi un savienošanu. Katrs pakārtotais process ielādē savu attiecīgo failu un izmanto koplietojamo atmiņu, lai atgrieztu masīva informāciju vecākprocesā. Šī pieeja ir tīrāka un labāk uzturējama, īpaši strādājot ar vairākiem failiem. Tas ir praktisks risinājums tādiem uzdevumiem kā zinātnisko datu apstrāde vai attēlu analīze, kur efektīvi jākoplieto lielas datu kopas.

Apsveriet reālās pasaules scenāriju, kurā pētnieku grupa apstrādā genoma datus, kas glabājas lielos teksta failos. Katrā failā ir miljoniem rindu, kas padara dublēšanu nepraktisku atmiņas ierobežojumu dēļ. Izmantojot šos skriptus, katrs pakārtotais process ielādē failu, un vecāks ieraksta datus vienā HDF5 failā turpmākai analīzei. Izmantojot koplietojamo atmiņu, komanda izvairās no liekas atmiņas izmantošanas, nodrošinot vienmērīgākas darbības. 🚀 Šī metode ne tikai optimizē veiktspēju, bet arī samazina tādas kļūdas kā "atmiņa nav atrasta" vai atmiņas noplūdes, kas ir bieži sastopamas kļūdas, veicot šādus uzdevumus. 🧠

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()

Datu koplietošanas uzlabošana daudzapstrādes vidēs

Viens kritisks aspekts darbā ar vairāku apstrādē ir nodrošināt efektīvu koplietojamo resursu sinhronizāciju un pārvaldību. Lai gan koplietojamā atmiņa ir spēcīgs rīks, tā ir rūpīgi jārīkojas, lai novērstu konfliktus un atmiņas noplūdes. Pareiza konstrukcija nodrošina, ka pakārtotie procesi var koplietot masīvus ar vecākprocesu bez nevajadzīgas datu dublēšanās vai kļūdām.

Vēl viens svarīgs faktors ir konsekventa datu tipu un formu apstrāde. Kad bērns process ielādē datus, izmantojot , tas ir jādala vienā un tajā pašā struktūrā visos procesos. Tas ir īpaši svarīgi, rakstot tādos formātos kā HDF5, jo nepareiza datu strukturēšana var izraisīt negaidītus rezultātus vai bojātus failus. Lai to panāktu, ir svarīgi saglabāt metadatus par masīvu, piemēram, tā formu, dtype un koplietojamās atmiņas nosaukumu, lai nodrošinātu netraucētu rekonstrukciju vecākprocesā.

Reālās pasaules lietojumprogrammās, piemēram, apstrādājot lielas klimata datu kopas vai genoma sekvencēšanas failus, šīs metodes ļauj pētniekiem strādāt efektīvāk. Apvienojot koplietojamo atmiņu ar saziņas rindām, vienlaikus var apstrādāt lielas datu kopas, nepārslogojot sistēmas atmiņu. Piemēram, iedomājieties satelīta datu apstrādi, kur katrs fails atspoguļo reģiona temperatūru laika gaitā. 🚀 Sistēmai ir jāpārvalda šie masīvie masīvi bez sastrēgumiem, nodrošinot vienmērīgu un mērogojamu veiktspēju analītisko uzdevumu veikšanai. 🌍

1. Kā koplietotās atmiņas objekti palīdz vairāku apstrādi?
2. Koplietotā atmiņa ļauj vairākiem procesiem piekļūt vienam un tam pašam atmiņas blokam, nekopējot datus, tādējādi uzlabojot lielu datu kopu efektivitāti.
3. Kāds ir mērķis ?
4. Šī komanda izveido koplietojamo atmiņas bloku, kas ir īpaši piemērots masīvam, nodrošinot datu koplietošanu starp procesiem.
5. Vai varu izvairīties no atmiņas noplūdes koplietojamā atmiņā?
6. Jā, izmantojot un lai atbrīvotu un izdzēstu koplietoto atmiņu, kad tā vairs nav vajadzīga.
7. Kāpēc ir izmanto ar koplietojamo atmiņu?
8. Tas ļauj rekonstruēt neparasto masīvu no koplietotā bufera, nodrošinot, ka dati ir pieejami to sākotnējā struktūrā.
9. Kādi ir riski, ja koplietojamā atmiņa netiek pareizi pārvaldīta?
10. Nepareiza pārvaldība var izraisīt atmiņas noplūdes, datu bojājumus vai kļūdas, piemēram, "atmiņa nav atrasta".

Lielu, nelīdzenu masīvu efektīva kopīgošana starp procesiem ir kritiska prasme Python izstrādātājiem, kas strādā ar masīvām datu kopām. Izmantojot koplietojamu atmiņu, tiek novērsta ne tikai nevajadzīga kopēšana, bet arī uzlabojas veiktspēja, jo īpaši lietojumprogrammās, kurās ir daudz atmiņas, piemēram, datu zinātnē vai mašīnmācībā.

Izmantojot tādus rīkus kā rindas un koplietojamo atmiņu, Python nodrošina stabilus risinājumus starpprocesu komunikācijai. Neatkarīgi no tā, vai tiek apstrādāti klimata dati vai genoma sekvences, šīs metodes nodrošina vienmērīgu darbību bez atmiņas noplūdēm vai datu bojājumiem. Ievērojot labāko praksi, izstrādātāji var pārliecinoši risināt līdzīgas problēmas savos projektos. 🌟