പൈത്തണിലെ പ്രക്രിയകൾക്കിടയിൽ വലിയ നമ്പി അറേകൾ കാര്യക്ഷമമായി പങ്കിടുന്നു

പൈത്തണിലെ വലിയ ഡാറ്റാ കൈമാറ്റങ്ങൾക്കായി പങ്കിട്ട മെമ്മറി മാസ്റ്ററിംഗ്

പൈത്തണിലെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് പലപ്പോഴും വെല്ലുവിളികൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും മൾട്ടിപ്രോസസിംഗ് പ്രവർത്തനത്തിൽ വരുമ്പോൾ. വൻതോതിൽ പങ്കിടുന്നു നമ്പി അറേകൾ ചൈൽഡ് പ്രോസസുകളും അനാവശ്യമായ പകർപ്പുകളില്ലാത്ത ഒരു രക്ഷാകർതൃ പ്രക്രിയയും അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു തടസ്സമാണ്.

നിങ്ങൾ ശാസ്ത്രീയ ഡാറ്റ, സാമ്പത്തിക മോഡലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഇൻപുട്ടുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതായി സങ്കൽപ്പിക്കുക, ഓരോ ഡാറ്റാസെറ്റും കാര്യമായ മെമ്മറി എടുക്കുന്നു. 🧠 പൈത്തണിൻ്റെ മൾട്ടിപ്രോസസിംഗ് മൊഡ്യൂൾ ചൈൽഡ് പ്രോസസുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു മാർഗം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, നമ്പി അറേകൾ പോലുള്ള ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി പങ്കിടുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമാണ്.

ഈ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഒരു HDF5 ഫയലിലേക്ക് എഴുതുന്നത് പരിഗണിക്കുമ്പോൾ ഈ വിഷയം കൂടുതൽ നിർണായകമാകും, ഇത് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലെ കരുത്തിന് പേരുകേട്ട ഫോർമാറ്റാണ്. ശരിയായ മെമ്മറി മാനേജ്മെൻ്റ് ഇല്ലെങ്കിൽ, മെമ്മറി ലീക്കുകളിലേക്കോ "മെമ്മറി കണ്ടെത്തിയില്ല" പിശകുകളിലേക്കോ നിങ്ങൾ ഓടിക്കയറുകയും നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.

ഈ ഗൈഡിൽ, നമ്പി അറേകൾക്കായി പങ്കിട്ട മെമ്മറി എന്ന ആശയം ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും, ഞങ്ങളുടെ ആങ്കർ എന്ന നിലയിൽ ഒരു പ്രായോഗിക പ്രശ്നം ഉപയോഗിച്ച്. യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങളും നുറുങ്ങുകളും ഉപയോഗിച്ച്, സാധാരണ പിഴവുകൾ ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് വലിയ ഡാറ്റ എങ്ങനെ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാമെന്ന് നിങ്ങൾ പഠിക്കും. നമുക്ക് മുങ്ങാം! 🚀

പ്രക്രിയകൾക്കിടയിൽ നമ്പി അറേ പങ്കിടൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

മുകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ വലുതായി പങ്കിടുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളി പരിഹരിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു നമ്പി അറേകൾ ഡാറ്റ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യാതെ പൈത്തണിലെ പ്രക്രിയകൾക്കിടയിൽ. കാര്യക്ഷമമായ ആശയവിനിമയവും കുറഞ്ഞ വിഭവ ഉപയോഗവും ഉറപ്പാക്കി, പങ്കിട്ട മെമ്മറി ഫലപ്രദമായി വിനിയോഗിക്കുക എന്നതാണ് പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം. പൈത്തണിനെ സ്വാധീനിച്ചുകൊണ്ട് മൾട്ടിപ്രോസസിംഗ് കൂടാതെ പങ്കിട്ട മെമ്മറി മൊഡ്യൂളുകളും, പരിഹാരം ചൈൽഡ് പ്രോസസ്സുകളെ പാരൻ്റ് പ്രോസസിലേക്ക് തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ തിരികെ ലോഡുചെയ്യാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും പങ്കിടാനും അനുവദിക്കുന്നു.

ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, ചൈൽഡ് പ്രോസസ്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു പങ്കിട്ട മെമ്മറി മെമ്മറി അനുവദിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ പങ്കിടുന്നതിനുമുള്ള ക്ലാസ്. ഈ സമീപനം വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമായ പകർത്തലിൻ്റെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു. പങ്കിട്ട മെമ്മറി സ്‌പെയ്‌സിൽ നമ്പി അറേ പുനർനിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് പാരൻ്റ് പ്രോസസ്സിനെ അറേയിലേക്ക് നേരിട്ട് ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ക്യൂകളുടെ ഉപയോഗം മാതാപിതാക്കളും കുട്ടികളും തമ്മിലുള്ള ശരിയായ ആശയവിനിമയം ഉറപ്പാക്കുന്നു, ചോർച്ച ഒഴിവാക്കാൻ മെമ്മറി എപ്പോൾ അൺലിങ്ക് ചെയ്യാമെന്ന് അറിയിക്കുന്നത് പോലെ.

ഇതര സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് മാനേജ്മെൻ്റ് ലളിതമാക്കുന്നു Pool.map പ്രവർത്തനം, ഇത് പ്രക്രിയകളുടെ സൃഷ്ടിയും ചേരലും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഓരോ ചൈൽഡ് പ്രോസസും അതത് ഫയൽ ലോഡ് ചെയ്യുകയും അറേ വിശദാംശങ്ങൾ പാരൻ്റ് പ്രോസസിലേക്ക് തിരികെ നൽകുന്നതിന് പങ്കിട്ട മെമ്മറി ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സമീപനം കൂടുതൽ വൃത്തിയുള്ളതും കൂടുതൽ പരിപാലിക്കാവുന്നതുമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഒന്നിലധികം ഫയലുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി പങ്കിടേണ്ട ശാസ്ത്രീയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഇമേജ് വിശകലനം പോലുള്ള ജോലികൾക്കുള്ള ഒരു പ്രായോഗിക പരിഹാരമാണിത്.

വലിയ ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഫയലുകളിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ജീനോമിക് ഡാറ്റ ഒരു ഗവേഷണ സംഘം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ഒരു യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക. ഓരോ ഫയലിലും ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വരികൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, മെമ്മറി പരിമിതികൾ കാരണം ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ അപ്രായോഗികമാക്കുന്നു. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഓരോ ചൈൽഡ് പ്രോസസ്സും ഒരു ഫയൽ ലോഡ് ചെയ്യുന്നു, കൂടുതൽ വിശകലനത്തിനായി രക്ഷിതാവ് ഡാറ്റ ഒരൊറ്റ HDF5 ഫയലിലേക്ക് എഴുതുന്നു. പങ്കിട്ട മെമ്മറി ഉപയോഗിച്ച്, ടീം അനാവശ്യ മെമ്മറി ഉപയോഗം ഒഴിവാക്കുന്നു, സുഗമമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. 🚀 ഈ രീതി പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക മാത്രമല്ല "മെമ്മറി കണ്ടെത്തിയില്ല" അല്ലെങ്കിൽ മെമ്മറി ലീക്കുകൾ പോലെയുള്ള പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് അത്തരം ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോഴുള്ള സാധാരണ അപകടങ്ങളാണ്. 🧠

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()

മൾട്ടിപ്രോസസിംഗ് എൻവയോൺമെൻ്റുകളിൽ ഡാറ്റ പങ്കിടൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു

പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൻ്റെ ഒരു നിർണായക വശം വലിയ നമ്പി അറേകൾ മൾട്ടിപ്രോസസിംഗിൽ പങ്കിട്ട വിഭവങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ സമന്വയവും മാനേജ്മെൻ്റും ഉറപ്പാക്കുന്നു. പങ്കിട്ട മെമ്മറി ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണെങ്കിലും, പൊരുത്തക്കേടുകളും മെമ്മറി ചോർച്ചയും തടയുന്നതിന് ഇത് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. അനാവശ്യമായ ഡാറ്റ ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷനോ പിശകുകളോ ഇല്ലാതെ ചൈൽഡ് പ്രോസസ്സുകൾക്ക് പാരൻ്റ് പ്രോസസുമായി അറേകൾ പങ്കിടാനാകുമെന്ന് ശരിയായ ഡിസൈൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഡാറ്റ തരങ്ങളും രൂപങ്ങളും സ്ഥിരമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു പ്രധാന ഘടകം. ഒരു ചൈൽഡ് പ്രോസസ്സ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുമ്പോൾ numpy.loadtxt, ഇത് പ്രക്രിയകളിലുടനീളം ഒരേ ഘടനയിൽ പങ്കിടണം. HDF5 പോലുള്ള ഫോർമാറ്റുകളിലേക്ക് എഴുതുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രസക്തമാണ്, കാരണം തെറ്റായ ഡാറ്റ ഘടന അപ്രതീക്ഷിത ഫലങ്ങളിലേക്കോ കേടായ ഫയലുകളിലേക്കോ നയിച്ചേക്കാം. ഇത് നേടുന്നതിന്, അറേയെക്കുറിച്ചുള്ള മെറ്റാഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നത്-അതിൻ്റെ ആകൃതി, dtype, പങ്കിട്ട മെമ്മറി നാമം-പാരൻ്റ് പ്രോസസിലെ തടസ്സങ്ങളില്ലാത്ത പുനർനിർമ്മാണത്തിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

വലിയ കാലാവസ്ഥാ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ജീനോം സീക്വൻസിങ് ഫയലുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് പോലെയുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഗവേഷകരെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ആശയവിനിമയത്തിനുള്ള ക്യൂകളുമായി പങ്കിട്ട മെമ്മറി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, സിസ്റ്റം മെമ്മറി ഓവർലോഡ് ചെയ്യാതെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഒരേസമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓരോ ഫയലും കാലക്രമേണ ഒരു പ്രദേശത്തിൻ്റെ താപനിലയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന സാറ്റലൈറ്റ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക. 🚀 അനലിറ്റിക്കൽ ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി സുഗമവും അളക്കാവുന്നതുമായ പ്രകടനം ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് സിസ്റ്റം ഈ വമ്പൻ ശ്രേണികളെ തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ കൈകാര്യം ചെയ്യണം. 🌍