Učinkovito deljenje velikih nizov Numpy med procesi v Pythonu

Obvladovanje skupnega pomnilnika za velike prenose podatkov v Pythonu

Delo z velikimi nabori podatkov v Pythonu pogosto prinaša izzive, zlasti ko pride v poštev večprocesiranje. Deljenje množično med podrejenimi procesi in nadrejenim procesom brez nepotrebnega kopiranja je ena takih ovir.

Predstavljajte si, da obdelujete znanstvene podatke, finančne modele ali vnose strojnega učenja in vsak nabor podatkov zavzame veliko pomnilnika. 🧠 Medtem ko Pythonov večprocesni modul ponuja način ustvarjanja in upravljanja podrejenih procesov, je lahko učinkovita skupna raba podatkov, kot so polja numpy, težavna.

Ta tema postane še bolj kritična, če razmislite o zapisovanju teh velikih naborov podatkov v datoteko HDF5, format, ki je znan po robustnosti pri obdelavi ogromnih količin strukturiranih podatkov. Brez ustreznega upravljanja pomnilnika tvegate, da boste naleteli na uhajanje pomnilnika ali napako »pomnilnika ni bilo mogoče najti«, kar bo motilo vaš potek dela.

V tem priročniku bomo raziskali koncept skupnega pomnilnika za nize numpy, pri čemer bomo uporabili praktični problem kot naše sidro. S primeri in nasveti iz resničnega sveta se boste naučili učinkovito ravnati z velikimi podatki in se izogniti pogostim pastem. Potopimo se! 🚀

Ukaz	Primer uporabe
SharedMemory(create=True, size=data.nbytes)	Ustvari nov skupni pomnilniški blok in dodeli dovolj prostora za shranjevanje matrike numpy. To je bistveno za skupno rabo velikih nizov med procesi brez kopiranja.
np.ndarray(shape, dtype, buffer=shm.buf)	Konstruira matriko numpy z vmesnim pomnilnikom v skupni rabi. To zagotavlja, da se matrika neposredno sklicuje na skupni pomnilnik in se izogne ​​podvajanju.
shm.close()	Zapre dostop do skupnega pomnilniškega objekta za trenutni proces. To je nujen korak čiščenja, da preprečite uhajanje virov.
shm.unlink()	Prekine povezavo s predmetom skupnega pomnilnika in zagotovi, da je izbrisan iz sistema, potem ko ga sprostijo vsi procesi. To preprečuje kopičenje pomnilnika.
out_queue.put()	Pošilja sporočila podrejenih procesov nadrejenemu procesu prek večprocesne čakalne vrste. Uporablja se za sporočanje podrobnosti skupnega pomnilnika, kot sta ime in oblika.
in_queue.get()	Prejema sporočila nadrejenega procesa v podrejenem procesu. Na primer, lahko signalizira, ko je nadrejeni proces končal uporabo skupnega pomnilnika.
Pool.map()	Uporabi funkcijo za več vhodnih postavk vzporedno z uporabo večprocesnega področja. To poenostavlja upravljanje več podrejenih procesov.
np.loadtxt(filepath, dtype=dtype)	Naloži podatke iz besedilne datoteke v matriko numpy z navedeno strukturo. To je ključnega pomena za pripravo podatkov za skupno rabo med procesi.
shm.buf	Zagotavlja predmet memoryview za skupni pomnilnik, ki omogoča neposredno manipulacijo skupnega medpomnilnika, kot ga potrebuje numpy.
Process(target=function, args=(...))	Zažene nov proces za izvajanje določene funkcije z danimi argumenti. Uporablja se za ustvarjanje podrejenih procesov za obdelavo različnih datotek.

Optimiziranje skupne rabe polja Numpy med procesi

Zgornji skripti se osredotočajo na reševanje izziva skupne rabe velikega števila med procesi v Pythonu brez podvajanja podatkov. Primarni cilj je učinkovita uporaba skupnega pomnilnika, ki zagotavlja učinkovito komunikacijo in minimalno porabo virov. Z uporabo Pythona in skupnih pomnilniških modulov, rešitev omogoča podrejenim procesom, da nemoteno naložijo, obdelajo in delijo nize numpy nazaj v nadrejeni proces.

V prvem skriptu podrejeni proces uporablja razred za dodeljevanje pomnilnika in skupno rabo podatkov. Ta pristop odpravlja potrebo po kopiranju, ki je nujno za ravnanje z velikimi nabori podatkov. Matrika numpy je rekonstruirana v skupnem pomnilniškem prostoru, kar nadrejenemu procesu omogoča neposreden dostop do matrike. Uporaba čakalnih vrst zagotavlja pravilno komunikacijo med nadrejenimi in podrejenimi procesi, na primer obveščanje, kdaj je mogoče prekiniti povezavo s pomnilnikom, da se prepreči puščanje.

Alternativni skript poenostavlja upravljanje procesa z uporabo funkcijo, ki avtomatizira ustvarjanje in združevanje procesov. Vsak podrejeni proces naloži svojo datoteko in uporabi skupni pomnilnik za vrnitev podrobnosti polja nadrejenemu procesu. Ta pristop je čistejši in bolj vzdržljiv, zlasti pri delu z več datotekami. Je praktična rešitev za naloge, kot je znanstvena obdelava podatkov ali analiza slik, kjer je treba učinkovito deliti velike nabore podatkov.

Razmislite o realnem scenariju, kjer raziskovalna skupina obdeluje genomske podatke, shranjene v velikih besedilnih datotekah. Vsaka datoteka vsebuje na milijone vrstic, zaradi česar je podvajanje nepraktično zaradi omejitev pomnilnika. Z uporabo teh skriptov vsak podrejeni proces naloži datoteko, nadrejeni pa zapiše podatke v eno datoteko HDF5 za nadaljnjo analizo. S skupnim pomnilnikom se ekipa izogne ​​odvečni uporabi pomnilnika in tako zagotovi bolj gladko delovanje. 🚀 Ta metoda ne le optimizira zmogljivost, ampak tudi zmanjša napake, kot je "pomnilnika ni bilo mogoče najti" ali puščanje pomnilnika, ki so pogoste pasti pri takih opravilih. 🧠

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()

Izboljšanje skupne rabe podatkov v večprocesnih okoljih

Eden kritičnih vidikov dela z pri večprocesiranju je zagotavljanje učinkovite sinhronizacije in upravljanja skupnih virov. Medtem ko je skupni pomnilnik močno orodje, je treba z njim ravnati previdno, da preprečite konflikte in uhajanje pomnilnika. Pravilna zasnova zagotavlja, da lahko podrejeni procesi delijo nize z nadrejenim procesom brez nepotrebnega podvajanja podatkov ali napak.

Drugi ključni dejavnik je dosledno ravnanje s tipi podatkov in oblikami. Ko podrejeni proces naloži podatke z uporabo , mora biti v isti strukturi v skupni rabi med procesi. To je še posebej pomembno pri pisanju v formate, kot je HDF5, saj lahko nepravilno strukturiranje podatkov povzroči nepričakovane rezultate ali poškodovane datoteke. Da bi to dosegli, je shranjevanje metapodatkov o matriki, kot so oblika, dtype in ime skupnega pomnilnika, bistvenega pomena za brezhibno rekonstrukcijo v nadrejenem procesu.

V aplikacijah v resničnem svetu, kot je obdelava velikih naborov podnebnih podatkov ali datotek s sekvenciranjem genoma, te tehnike raziskovalcem omogočajo učinkovitejše delo. S kombiniranjem skupnega pomnilnika s čakalnimi vrstami za komunikacijo je mogoče sočasno obdelovati velike nabore podatkov brez preobremenitve sistemskega pomnilnika. Predstavljajte si na primer obdelavo satelitskih podatkov, kjer vsaka datoteka predstavlja temperaturo regije skozi čas. 🚀 Sistem mora upravljati te ogromne nize brez ozkih grl, kar zagotavlja nemoteno in razširljivo delovanje za analitične naloge. 🌍

1. Kako objekti skupnega pomnilnika pomagajo pri večprocesiranju?
2. Pomnilnik v skupni rabi omogoča več procesom dostop do istega pomnilniškega bloka brez kopiranja podatkov, s čimer se izboljša učinkovitost velikih naborov podatkov.
3. Kaj je namen ?
4. Ta ukaz ustvari blok pomnilnika v skupni rabi, ki je velikosti posebej za matriko numpy, kar omogoča skupno rabo podatkov med procesi.
5. Ali se lahko izognem puščanju pomnilnika v skupnem pomnilniku?
6. Da, z uporabo in da sprostite in izbrišete skupni pomnilnik, ko ga ne potrebujete več.
7. Zakaj je uporablja s skupnim pomnilnikom?
8. Omogoča rekonstrukcijo matrike numpy iz vmesnega pomnilnika v skupni rabi, kar zagotavlja, da so podatki dostopni v izvirni strukturi.
9. Kakšna so tveganja nepravilnega upravljanja skupnega pomnilnika?
10. Nepravilno upravljanje lahko povzroči uhajanje pomnilnika, poškodbe podatkov ali napake, kot je »pomnilnik ni bil najden«.

Učinkovito deljenje velikih nizov numpy med procesi je kritična veščina za razvijalce Pythona, ki delajo z ogromnimi nabori podatkov. Izkoriščanje skupnega pomnilnika se ne le izogne ​​nepotrebnemu kopiranju, ampak tudi izboljša zmogljivost, zlasti v aplikacijah, ki zahtevajo veliko pomnilnika, kot sta podatkovna znanost ali strojno učenje.

Z orodji, kot so čakalne vrste in skupni pomnilnik, Python zagotavlja robustne rešitve za komunikacijo med procesi. Ne glede na to, ali obdelujejo podnebne podatke ali genomske sekvence, te tehnike zagotavljajo gladko delovanje brez uhajanja pomnilnika ali poškodb podatkov. Z upoštevanjem najboljših praks se lahko razvijalci samozavestno spopadejo s podobnimi izzivi v svojih projektih. 🌟