పైథాన్‌లోని ప్రక్రియల మధ్య పెద్ద నంపీ శ్రేణులను సమర్థవంతంగా భాగస్వామ్యం చేయడం

పైథాన్‌లో పెద్ద డేటా బదిలీల కోసం షేర్డ్ మెమరీని మాస్టరింగ్ చేయడం

పైథాన్‌లో పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పనిచేయడం తరచుగా సవాళ్లను పరిచయం చేస్తుంది, ప్రత్యేకించి మల్టీప్రాసెసింగ్ అమలులోకి వచ్చినప్పుడు. భారీగా షేర్ చేస్తున్నారు నంపీ శ్రేణులు చైల్డ్ ప్రాసెస్‌లు మరియు పేరెంట్ ప్రాసెస్‌ల మధ్య అనవసరంగా కాపీ చేయడం అనేది అటువంటి అడ్డంకి.

మీరు శాస్త్రీయ డేటా, ఆర్థిక నమూనాలు లేదా మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇన్‌పుట్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తున్నారని ఊహించుకోండి మరియు ప్రతి డేటాసెట్ గణనీయమైన మెమరీని తీసుకుంటుంది. 🧠 పైథాన్ యొక్క మల్టీప్రాసెసింగ్ మాడ్యూల్ చైల్డ్ ప్రాసెస్‌లను రూపొందించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ఒక మార్గాన్ని అందించినప్పటికీ, నంపీ శ్రేణుల వంటి డేటాను సమర్థవంతంగా భాగస్వామ్యం చేయడం గమ్మత్తైనది.

మీరు ఈ పెద్ద డేటాసెట్‌లను HDF5 ఫైల్‌కి వ్రాయడాన్ని పరిగణించినప్పుడు ఈ అంశం మరింత క్లిష్టంగా మారుతుంది, ఇది విస్తారమైన నిర్మాణాత్మక డేటాను నిర్వహించడంలో దాని పటిష్టతకు ప్రసిద్ధి చెందిన ఫార్మాట్. సరైన మెమరీ నిర్వహణ లేకుండా, మీరు మెమరీ లీక్‌లు లేదా "మెమరీ నాట్ కనుగొనబడలేదు" ఎర్రర్‌ల బారిన పడి మీ వర్క్‌ఫ్లోకు అంతరాయం కలిగించే ప్రమాదం ఉంది.

ఈ గైడ్‌లో, మేము మా యాంకర్‌గా ప్రాక్టికల్ సమస్యను ఉపయోగించి నంపీ శ్రేణుల కోసం షేర్డ్ మెమరీ భావనను అన్వేషిస్తాము. వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు మరియు చిట్కాలతో, సాధారణ ఆపదలను నివారించేటప్పుడు పెద్ద డేటాను ఎలా సమర్థవంతంగా నిర్వహించాలో మీరు నేర్చుకుంటారు. డైవ్ చేద్దాం! 🚀

ప్రక్రియల మధ్య నంపీ అర్రే షేరింగ్‌ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం

పైన అందించిన స్క్రిప్ట్‌లు పెద్ద మొత్తంలో భాగస్వామ్యం చేసే సవాలును పరిష్కరించడంపై దృష్టి పెడతాయి నంపీ శ్రేణులు డేటాను డూప్లికేట్ చేయకుండా పైథాన్‌లోని ప్రక్రియల మధ్య. భాగస్వామ్య మెమరీని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడం, సమర్థవంతమైన కమ్యూనికేషన్ మరియు కనీస వనరుల వినియోగాన్ని నిర్ధారించడం ప్రాథమిక లక్ష్యం. పైథాన్‌లను ప్రభావితం చేయడం ద్వారా బహుళ ప్రాసెసింగ్ మరియు భాగస్వామ్య మెమరీ మాడ్యూల్‌లు, పరిష్కారం చైల్డ్ ప్రాసెస్‌లను నంపీ శ్రేణులను సజావుగా లోడ్ చేయడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు భాగస్వామ్యం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

మొదటి స్క్రిప్ట్‌లో, చైల్డ్ ప్రాసెస్‌ని ఉపయోగిస్తుంది షేర్డ్ మెమరీ మెమరీని కేటాయించడానికి మరియు డేటాను పంచుకోవడానికి తరగతి. ఈ విధానం కాపీ చేయవలసిన అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది, ఇది పెద్ద డేటాసెట్‌లను నిర్వహించడానికి అవసరం. నంపీ శ్రేణి భాగస్వామ్య మెమరీ స్థలంలో పునర్నిర్మించబడింది, మాతృ ప్రక్రియ శ్రేణిని నేరుగా యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. క్యూల ఉపయోగం పేరెంట్ మరియు చైల్డ్ ప్రాసెస్‌ల మధ్య సరైన కమ్యూనికేషన్‌ను నిర్ధారిస్తుంది, లీక్‌లను నివారించడానికి మెమరీని ఎప్పుడు అన్‌లింక్ చేయవచ్చో తెలియజేయడం వంటివి.

ప్రత్యామ్నాయ స్క్రిప్ట్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రక్రియ నిర్వహణను సులభతరం చేస్తుంది Pool.map ఫంక్షన్, ఇది ప్రక్రియల సృష్టి మరియు చేరికను ఆటోమేట్ చేస్తుంది. ప్రతి చైల్డ్ ప్రాసెస్ దాని సంబంధిత ఫైల్‌ను లోడ్ చేస్తుంది మరియు శ్రేణి వివరాలను పేరెంట్ ప్రాసెస్‌కు తిరిగి ఇవ్వడానికి షేర్డ్ మెమరీని ఉపయోగిస్తుంది. ఈ విధానం శుభ్రమైనది మరియు మరింత నిర్వహించదగినది, ప్రత్యేకించి బహుళ ఫైల్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు. సైంటిఫిక్ డేటా ప్రాసెసింగ్ లేదా ఇమేజ్ అనాలిసిస్ వంటి పనులకు ఇది ఒక ఆచరణాత్మక పరిష్కారం, ఇక్కడ పెద్ద డేటాసెట్‌లు సమర్ధవంతంగా భాగస్వామ్యం చేయబడాలి.

ఒక పరిశోధనా బృందం పెద్ద టెక్స్ట్ ఫైల్‌లలో నిల్వ చేయబడిన జెనోమిక్ డేటాను ప్రాసెస్ చేసే వాస్తవ-ప్రపంచ దృష్టాంతాన్ని పరిగణించండి. ప్రతి ఫైల్ మిలియన్ల కొద్దీ అడ్డు వరుసలను కలిగి ఉంటుంది, మెమరీ పరిమితుల కారణంగా నకిలీని చేయడం అసాధ్యం. ఈ స్క్రిప్ట్‌లను ఉపయోగించి, ప్రతి చైల్డ్ ప్రాసెస్ ఫైల్‌ను లోడ్ చేస్తుంది మరియు తదుపరి విశ్లేషణ కోసం తల్లిదండ్రులు డేటాను ఒకే HDF5 ఫైల్‌లో వ్రాస్తారు. భాగస్వామ్య మెమరీతో, బృందం పునరావృత మెమరీ వినియోగాన్ని నివారిస్తుంది, సున్నితమైన కార్యకలాపాలను నిర్ధారిస్తుంది. 🚀 ఈ పద్ధతి పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడమే కాకుండా "మెమరీ నాట్ ఫౌండ్" లేదా మెమరీ లీక్‌ల వంటి లోపాలను కూడా తగ్గిస్తుంది, ఇవి అటువంటి పనులతో వ్యవహరించేటప్పుడు సాధారణ ఆపదలను కలిగి ఉంటాయి. 🧠

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()

మల్టీప్రాసెసింగ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్స్‌లో డేటా షేరింగ్‌ని మెరుగుపరచడం

పని చేయడంలో ఒక క్లిష్టమైన అంశం పెద్ద నంపీ శ్రేణులు మల్టీప్రాసెసింగ్‌లో భాగస్వామ్య వనరుల సమర్థవంతమైన సమకాలీకరణ మరియు నిర్వహణను నిర్ధారిస్తుంది. భాగస్వామ్య మెమరీ ఒక శక్తివంతమైన సాధనం అయితే, వైరుధ్యాలు మరియు మెమరీ లీక్‌లను నిరోధించడానికి జాగ్రత్తగా నిర్వహించడం అవసరం. చైల్డ్ ప్రాసెస్‌లు అనవసరమైన డేటా డూప్లికేషన్ లేదా ఎర్రర్‌లు లేకుండా పేరెంట్ ప్రాసెస్‌తో శ్రేణులను పంచుకోగలవని సరైన డిజైన్ నిర్ధారిస్తుంది.

డేటా రకాలు మరియు ఆకృతులను స్థిరంగా నిర్వహించడం మరొక ముఖ్య అంశం. చైల్డ్ ప్రాసెస్ ఉపయోగించి డేటాను లోడ్ చేసినప్పుడు numpy.loadtxt, ఇది ప్రక్రియల అంతటా ఒకే నిర్మాణంలో తప్పనిసరిగా భాగస్వామ్యం చేయబడాలి. HDF5 వంటి ఫార్మాట్‌లకు వ్రాసేటప్పుడు ఇది చాలా సందర్భోచితంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే తప్పు డేటా స్ట్రక్చరింగ్ ఊహించని ఫలితాలు లేదా పాడైన ఫైల్‌లకు దారి తీస్తుంది. దీన్ని సాధించడానికి, శ్రేణి గురించి మెటాడేటాను నిల్వ చేయడం-దాని ఆకారం, dtype మరియు షేర్డ్ మెమరీ పేరు వంటివి-మాతృ ప్రక్రియలో అతుకులు లేని పునర్నిర్మాణానికి అవసరం.

పెద్ద క్లైమేట్ డేటాసెట్‌లు లేదా జీనోమ్ సీక్వెన్సింగ్ ఫైల్‌లను ప్రాసెస్ చేయడం వంటి వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాల్లో, ఈ పద్ధతులు పరిశోధకులను మరింత సమర్థవంతంగా పని చేయడానికి అనుమతిస్తాయి. కమ్యూనికేషన్ కోసం క్యూలతో షేర్డ్ మెమరీని కలపడం ద్వారా, సిస్టమ్ మెమరీని ఓవర్‌లోడ్ చేయకుండా పెద్ద డేటాసెట్‌లను ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, ప్రతి ఫైల్ కాలక్రమేణా ఒక ప్రాంతం యొక్క ఉష్ణోగ్రతను సూచించే ఉపగ్రహ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడాన్ని ఊహించండి. 🚀 సిస్టమ్ ఈ భారీ శ్రేణులను అడ్డంకులు లేకుండా నిర్వహించాలి, విశ్లేషణాత్మక పనుల కోసం మృదువైన మరియు స్కేలబుల్ పనితీరును నిర్ధారిస్తుంది. 🌍