Efficiënt delen van grote numpy-arrays tussen processen in Python

Beheersen van gedeeld geheugen voor grote gegevensoverdrachten in Python

Het werken met grote datasets in Python brengt vaak uitdagingen met zich mee, vooral als multiprocessing een rol speelt. Massaal delen numpy-arrays tussen onderliggende processen en een ouderproces zonder onnodig kopiëren is zo'n hindernis.

Stel je voor dat je wetenschappelijke gegevens, financiële modellen of machine learning-invoer verwerkt, en dat elke dataset een aanzienlijke hoeveelheid geheugen in beslag neemt. 🧠 Hoewel de multiprocessing-module van Python een manier biedt om onderliggende processen te starten en te beheren, kan het efficiënt delen van gegevens zoals numpy-arrays lastig zijn.

Dit onderwerp wordt nog belangrijker als u overweegt deze grote datasets naar een HDF5-bestand te schrijven, een formaat dat bekend staat om zijn robuustheid bij het verwerken van grote hoeveelheden gestructureerde gegevens. Zonder goed geheugenbeheer loopt u het risico dat u geheugenlekken of 'geheugen niet gevonden'-fouten tegenkomt, waardoor uw workflow wordt verstoord.

In deze handleiding verkennen we het concept van gedeeld geheugen voor numpy-arrays, waarbij we een praktisch probleem als anker gebruiken. Met voorbeelden en tips uit de praktijk leert u hoe u efficiënt omgaat met grote hoeveelheden data, terwijl u veelvoorkomende valkuilen vermijdt. Laten we erin duiken! 🚀

Het optimaliseren van het delen van Numpy-arrays tussen processen

De hierboven gegeven scripts zijn gericht op het oplossen van de uitdaging van het delen van grote hoeveelheden numpy-arrays tussen processen in Python zonder gegevens te dupliceren. Het primaire doel is om gedeeld geheugen effectief te gebruiken, waardoor efficiënte communicatie en minimaal gebruik van hulpbronnen worden gegarandeerd. Door gebruik te maken van Python's multiverwerking en gedeelde geheugenmodules, zorgt de oplossing ervoor dat onderliggende processen naadloos numpy-arrays kunnen laden, verwerken en delen met het bovenliggende proces.

In het eerste script gebruikt het onderliggende proces de Gedeeld geheugen klasse om geheugen toe te wijzen en gegevens te delen. Deze aanpak elimineert de noodzaak van kopiëren, wat essentieel is voor het verwerken van grote datasets. De numpy-array wordt gereconstrueerd in de gedeelde geheugenruimte, waardoor het bovenliggende proces rechtstreeks toegang heeft tot de array. Het gebruik van wachtrijen zorgt voor een goede communicatie tussen de bovenliggende en onderliggende processen, zoals het melden wanneer het geheugen kan worden ontkoppeld om lekken te voorkomen.

Het alternatieve script vereenvoudigt het procesbeheer door gebruik te maken van de Zwembad.kaart functie, die het creëren en samenvoegen van processen automatiseert. Elk onderliggend proces laadt zijn respectievelijke bestand en gebruikt gedeeld geheugen om de arraydetails terug te sturen naar het bovenliggende proces. Deze aanpak is overzichtelijker en beter te onderhouden, vooral als je met meerdere bestanden werkt. Het is een praktische oplossing voor taken als wetenschappelijke gegevensverwerking of beeldanalyse, waarbij grote datasets efficiënt moeten worden gedeeld.

Beschouw een realistisch scenario waarin een onderzoeksteam genomische gegevens verwerkt die zijn opgeslagen in grote tekstbestanden. Elk bestand bevat miljoenen rijen, waardoor duplicatie onpraktisch is vanwege geheugenbeperkingen. Met behulp van deze scripts laadt elk onderliggend proces een bestand en schrijft het bovenliggende proces de gegevens naar één HDF5-bestand voor verdere analyse. Met gedeeld geheugen vermijdt het team overtollig geheugengebruik, waardoor de werking soepeler verloopt. 🚀 Deze methode optimaliseert niet alleen de prestaties, maar vermindert ook fouten zoals 'geheugen niet gevonden' of geheugenlekken, wat veelvoorkomende valkuilen zijn bij het uitvoeren van dergelijke taken. 🧠

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()

Verbetering van het delen van gegevens in omgevingen met meerdere processen

Een cruciaal aspect van het werken met grote numpy-arrays bij multiprocessing is het zorgen voor efficiënte synchronisatie en beheer van gedeelde bronnen. Hoewel gedeeld geheugen een krachtig hulpmiddel is, moet er zorgvuldig mee worden omgegaan om conflicten en geheugenlekken te voorkomen. Een goed ontwerp zorgt ervoor dat onderliggende processen arrays kunnen delen met het bovenliggende proces zonder onnodige gegevensduplicatie of fouten.

Een andere belangrijke factor is het consistent omgaan met gegevenstypen en -vormen. Wanneer een kindproces gegevens laadt met behulp van numpy.loadtxt, moet het in dezelfde structuur over alle processen heen worden gedeeld. Dit is vooral relevant bij het schrijven naar formaten zoals HDF5, omdat onjuiste gegevensstructurering tot onverwachte resultaten of beschadigde bestanden kan leiden. Om dit te bereiken is het opslaan van metagegevens over de array, zoals de vorm, het dtype en de naam van het gedeelde geheugen, essentieel voor een naadloze reconstructie in het bovenliggende proces.

In toepassingen in de echte wereld, zoals het verwerken van grote klimaatdatasets of genoomsequencing-bestanden, zorgen deze technieken ervoor dat onderzoekers efficiënter kunnen werken. Door gedeeld geheugen te combineren met wachtrijen voor communicatie kunnen grote datasets gelijktijdig worden verwerkt zonder het systeemgeheugen te overbelasten. Stel je bijvoorbeeld voor dat je satellietgegevens verwerkt waarbij elk bestand de temperatuur van een regio in de loop van de tijd weergeeft. 🚀 Het systeem moet deze enorme arrays zonder knelpunten beheren, waardoor soepele en schaalbare prestaties voor analytische taken worden gegarandeerd. 🌍