பைத்தானில் உள்ள செயல்முறைகளுக்கு இடையே பெரிய நம்பி அணிவரிசைகளை திறம்பட பகிர்தல்

பைத்தானில் பெரிய தரவு பரிமாற்றங்களுக்கான பகிர்ந்த நினைவகத்தை மாஸ்டரிங் செய்தல்

பைத்தானில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவது பெரும்பாலும் சவால்களை அறிமுகப்படுத்துகிறது, குறிப்பாக மல்டிபிராசசிங் செயல்பாட்டுக்கு வரும்போது. மகத்தான பகிர்வு நம்பி வரிசைகள் குழந்தை செயல்முறைகள் மற்றும் தேவையற்ற நகலெடுப்பு இல்லாமல் ஒரு பெற்றோர் செயல்முறை இடையே ஒரு தடையாக உள்ளது.

நீங்கள் அறிவியல் தரவு, நிதி மாதிரிகள் அல்லது இயந்திர கற்றல் உள்ளீடுகளை செயலாக்குகிறீர்கள் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள், மேலும் ஒவ்வொரு தரவுத்தொகுப்பும் குறிப்பிடத்தக்க நினைவகத்தை எடுக்கும். 🧠 பைத்தானின் மல்டிபிராசஸிங் மாட்யூல் குழந்தை செயல்முறைகளை உருவாக்குவதற்கும் நிர்வகிப்பதற்கும் ஒரு வழியை வழங்கினாலும், நம்பி வரிசைகள் போன்ற தரவை திறமையாகப் பகிர்வது தந்திரமானதாக இருக்கும்.

இந்த பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை HDF5 கோப்பில் எழுதுவதை நீங்கள் கருத்தில் கொள்ளும்போது இந்த தலைப்பு இன்னும் முக்கியமானதாகிறது, இது பரந்த அளவிலான கட்டமைக்கப்பட்ட தரவைக் கையாள்வதில் அதன் வலிமைக்கு பெயர் பெற்ற ஒரு வடிவமாகும். சரியான நினைவக மேலாண்மை இல்லாமல், நீங்கள் நினைவக கசிவுகள் அல்லது "நினைவகம் காணப்படவில்லை" பிழைகளில் சிக்கி, உங்கள் பணிப்பாய்வுக்கு இடையூறு விளைவிக்கும்.

இந்த வழிகாட்டியில், ஒரு நடைமுறைச் சிக்கலை ஆங்கராகப் பயன்படுத்தி, நம்பி அணிகளுக்கான பகிரப்பட்ட நினைவகத்தின் கருத்தை ஆராய்வோம். நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் உதவிக்குறிப்புகள் மூலம், பொதுவான ஆபத்துக்களைத் தவிர்த்து, பெரிய தரவை எவ்வாறு திறமையாகக் கையாள்வது என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள். உள்ளே நுழைவோம்! 🚀

செயல்முறைகளுக்கு இடையே நம்பி அரே பகிர்வை மேம்படுத்துதல்

மேலே வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்ட்கள் பெரியவற்றைப் பகிர்வதில் உள்ள சவாலைத் தீர்ப்பதில் கவனம் செலுத்துகின்றன நம்பி வரிசைகள் தரவு நகல் இல்லாமல் பைத்தானில் செயல்முறைகளுக்கு இடையில். முதன்மையான குறிக்கோள் பகிரப்பட்ட நினைவகத்தை திறம்பட பயன்படுத்துதல், திறமையான தகவல் தொடர்பு மற்றும் குறைந்த வள பயன்பாட்டை உறுதி செய்வதாகும். பைத்தானை மேம்படுத்துவதன் மூலம் பல செயலாக்கம் மற்றும் பகிரப்பட்ட நினைவக தொகுதிகள், தீர்வு குழந்தை செயல்முறைகளை பெற்றோர் செயல்முறைக்கு தடையின்றி ஏற்றவும், செயலாக்கவும் மற்றும் பகிரவும் அனுமதிக்கிறது.

முதல் ஸ்கிரிப்ட்டில், குழந்தை செயல்முறை பயன்படுத்துகிறது பகிரப்பட்ட நினைவகம் நினைவகத்தை ஒதுக்குவதற்கும் தரவைப் பகிர்வதற்கும் வகுப்பு. இந்த அணுகுமுறை நகலெடுப்பதற்கான தேவையை நீக்குகிறது, இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளுவதற்கு அவசியமானது. நம்பி அணிவரிசை பகிரப்பட்ட நினைவக இடத்தில் மறுகட்டமைக்கப்படுகிறது, இது பெற்றோர் செயல்முறையை நேரடியாக வரிசையை அணுக அனுமதிக்கிறது. வரிசைகளின் பயன்பாடு பெற்றோர் மற்றும் குழந்தை செயல்முறைகளுக்கு இடையே சரியான தகவல்தொடர்புகளை உறுதி செய்கிறது, கசிவுகளைத் தவிர்க்க நினைவகத்தை எப்போது துண்டிக்க முடியும் என்பதை அறிவிப்பது போன்றது.

மாற்று ஸ்கிரிப்ட் செயல்முறை நிர்வாகத்தை எளிதாக்குகிறது குளம்.வரைபடம் செயல்பாடு, இது செயல்முறைகளின் உருவாக்கம் மற்றும் இணைவதை தானியங்குபடுத்துகிறது. ஒவ்வொரு குழந்தை செயல்முறையும் அதற்குரிய கோப்பை ஏற்றுகிறது மற்றும் வரிசை விவரங்களை பெற்றோர் செயல்முறைக்கு வழங்க பகிரப்பட்ட நினைவகத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த அணுகுமுறை தூய்மையானது மற்றும் மிகவும் பராமரிக்கக்கூடியது, குறிப்பாக பல கோப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது. விஞ்ஞான தரவு செயலாக்கம் அல்லது பட பகுப்பாய்வு போன்ற பணிகளுக்கு இது ஒரு நடைமுறை தீர்வாகும், அங்கு பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் திறமையாக பகிரப்பட வேண்டும்.

பெரிய உரைக் கோப்புகளில் சேமிக்கப்பட்ட மரபணுத் தரவை ஆராய்ச்சிக் குழு செயலாக்கும் நிஜ உலகக் காட்சியைக் கவனியுங்கள். ஒவ்வொரு கோப்பிலும் மில்லியன் கணக்கான வரிசைகள் உள்ளன, நினைவகக் கட்டுப்பாடுகள் காரணமாக நகலெடுப்பது சாத்தியமற்றது. இந்த ஸ்கிரிப்ட்களைப் பயன்படுத்தி, ஒவ்வொரு குழந்தை செயல்முறையும் ஒரு கோப்பை ஏற்றுகிறது, மேலும் கூடுதல் பகுப்பாய்வுக்காக பெற்றோர் தரவை ஒரு HDF5 கோப்பில் எழுதுகிறார்கள். பகிரப்பட்ட நினைவகத்துடன், குழுவானது தேவையற்ற நினைவகப் பயன்பாட்டைத் தவிர்த்து, மென்மையான செயல்பாடுகளை உறுதி செய்கிறது. 🚀 இந்த முறை செயல்திறனை மேம்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல், "நினைவகம் காணப்படவில்லை" அல்லது நினைவக கசிவுகள் போன்ற பிழைகளையும் குறைக்கிறது, இது போன்ற பணிகளைக் கையாளும் போது ஏற்படும் பொதுவான ஆபத்துக்கள். 🧠

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()

மல்டிபிராசசிங் சூழல்களில் தரவுப் பகிர்வை மேம்படுத்துதல்

பணிபுரியும் ஒரு முக்கியமான அம்சம் பெரிய நம்பி வரிசைகள் பல்செயலாக்கத்தில், பகிரப்பட்ட வளங்களின் திறமையான ஒத்திசைவு மற்றும் நிர்வாகத்தை உறுதி செய்கிறது. பகிரப்பட்ட நினைவகம் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக இருந்தாலும், முரண்பாடுகள் மற்றும் நினைவக கசிவுகளைத் தடுக்க கவனமாக கையாள வேண்டும். சரியான வடிவமைப்பு, குழந்தை செயல்முறைகள் தேவையற்ற தரவு நகல் அல்லது பிழைகள் இல்லாமல் பெற்றோர் செயல்முறையுடன் வரிசைகளைப் பகிர முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.

மற்றொரு முக்கிய காரணி தரவு வகைகளையும் வடிவங்களையும் தொடர்ந்து கையாள்வது. ஒரு குழந்தை செயல்முறை தரவு ஏற்றப்படும் போது numpy.loadtxt, இது செயல்முறைகள் முழுவதும் ஒரே கட்டமைப்பில் பகிரப்பட வேண்டும். HDF5 போன்ற வடிவங்களில் எழுதும் போது இது மிகவும் பொருத்தமானது, ஏனெனில் தவறான தரவு கட்டமைப்பானது எதிர்பாராத முடிவுகள் அல்லது சிதைந்த கோப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும். இதை அடைய, வரிசை பற்றிய மெட்டாடேட்டாவை சேமிப்பது-அதன் வடிவம், dtype மற்றும் பகிரப்பட்ட நினைவக பெயர் போன்றவை-பெற்றோர் செயல்பாட்டில் தடையற்ற மறுகட்டமைப்புக்கு அவசியம்.

பெரிய காலநிலை தரவுத்தொகுப்புகள் அல்லது மரபணு வரிசைமுறை கோப்புகளை செயலாக்குதல் போன்ற நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளில், இந்த நுட்பங்கள் ஆராய்ச்சியாளர்களை மிகவும் திறமையாக வேலை செய்ய அனுமதிக்கின்றன. தகவல்தொடர்புக்கான வரிசைகளுடன் பகிரப்பட்ட நினைவகத்தை இணைப்பதன் மூலம், கணினி நினைவகத்தை ஓவர்லோட் செய்யாமல் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை ஒரே நேரத்தில் செயலாக்க முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒவ்வொரு கோப்பும் காலப்போக்கில் ஒரு பிராந்தியத்தின் வெப்பநிலையைக் குறிக்கும் செயற்கைக்கோள் தரவைச் செயலாக்குவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள். 🚀 அமைப்பு இந்த பாரிய வரிசைகளை இடையூறுகள் இல்லாமல் நிர்வகிக்க வேண்டும், பகுப்பாய்வு பணிகளுக்கு மென்மையான மற்றும் அளவிடக்கூடிய செயல்திறனை உறுதி செய்கிறது. 🌍