Python میں عمل کے درمیان بڑی Numpy Arrays کو مؤثر طریقے سے شیئر کرنا

Python میں ڈیٹا کی بڑی منتقلی کے لیے مشترکہ میموری پر عبور حاصل کرنا

Python میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنا اکثر چیلنجوں کا سامنا کرتا ہے، خاص طور پر جب ملٹی پروسیسنگ کام میں آتی ہے۔ بڑے پیمانے پر شیئرنگ numpy arrays بچوں کے عمل اور غیر ضروری نقل کے بغیر والدین کے عمل کے درمیان ایسی ہی ایک رکاوٹ ہے۔

تصور کریں کہ آپ سائنسی ڈیٹا، مالیاتی ماڈلز، یا مشین لرننگ ان پٹس پر کارروائی کر رہے ہیں، اور ہر ڈیٹاسیٹ اہم میموری لیتا ہے۔ 🧠 اگرچہ Python کا ملٹی پروسیسنگ ماڈیول بچوں کے عمل کو پیدا کرنے اور ان کا نظم کرنے کا ایک طریقہ پیش کرتا ہے، لیکن Numpy arrays جیسے ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے شیئر کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔

جب آپ ان بڑے ڈیٹاسیٹس کو HDF5 فائل میں لکھنے پر غور کرتے ہیں تو یہ موضوع اور بھی زیادہ اہم ہو جاتا ہے، یہ فارمیٹ وسیع پیمانے پر سٹرکچرڈ ڈیٹا کو سنبھالنے میں اپنی مضبوطی کے لیے جانا جاتا ہے۔ میموری کے مناسب انتظام کے بغیر، آپ کو میموری لیک ہونے یا "میموری نہیں ملی" کی خرابیوں کا خطرہ ہے، جس سے آپ کے ورک فلو میں خلل پڑتا ہے۔

اس گائیڈ میں، ہم اپنے لنگر کے طور پر ایک عملی مسئلہ کا استعمال کرتے ہوئے، numpy arrays کے لیے مشترکہ میموری کے تصور کو تلاش کریں گے۔ حقیقی دنیا کی مثالوں اور تجاویز کے ساتھ، آپ سیکھیں گے کہ عام نقصانات سے بچتے ہوئے بڑے ڈیٹا کو موثر طریقے سے ہینڈل کرنا ہے۔ آئیے اندر غوطہ لگائیں! 🚀

عمل کے درمیان Numpy Array شیئرنگ کو بہتر بنانا

اوپر فراہم کردہ اسکرپٹ بڑے اشتراک کے چیلنج کو حل کرنے پر مرکوز ہیں۔ numpy arrays ڈیٹا کو نقل کیے بغیر ازگر میں عمل کے درمیان۔ بنیادی مقصد مشترکہ میموری کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنا ہے، موثر مواصلات اور وسائل کے کم سے کم استعمال کو یقینی بنانا۔ ازگر کا فائدہ اٹھا کر ملٹی پروسیسنگ اور مشترکہ میموری ماڈیولز، حل چائلڈ پروسیس کو بغیر کسی رکاوٹ کے پیرنٹ پروسیس میں numpy arrays کو لوڈ کرنے، پروسیس کرنے اور شیئر کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

پہلے اسکرپٹ میں، چائلڈ پروسیس استعمال کرتا ہے۔ شیئرڈ میموری میموری مختص کرنے اور ڈیٹا کا اشتراک کرنے کے لیے کلاس۔ یہ نقطہ نظر کاپی کرنے کی ضرورت کو ختم کرتا ہے، جو بڑے ڈیٹاسیٹس کو سنبھالنے کے لیے ضروری ہے۔ numpy صف کو مشترکہ میموری کی جگہ میں دوبارہ تشکیل دیا جاتا ہے، جس سے پیرنٹ پروسیس کو براہ راست صف تک رسائی حاصل ہوتی ہے۔ قطاروں کا استعمال والدین اور بچوں کے عمل کے درمیان مناسب مواصلت کو یقینی بناتا ہے، جیسے کہ مطلع کرنا کہ جب میموری کو لیک ہونے سے بچنے کے لیے ان لنک کیا جا سکتا ہے۔

متبادل اسکرپٹ کا استعمال کرکے عمل کے انتظام کو آسان بناتا ہے۔ پول کا نقشہ فنکشن، جو عمل کی تخلیق اور شمولیت کو خودکار کرتا ہے۔ ہر چائلڈ پروسیس اپنی متعلقہ فائل لوڈ کرتا ہے اور سرنی کی تفصیلات والدین کے عمل کو واپس کرنے کے لیے مشترکہ میموری استعمال کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر صاف اور زیادہ برقرار رکھنے والا ہے، خاص طور پر جب متعدد فائلوں کے ساتھ کام کرنا۔ یہ سائنسی ڈیٹا پروسیسنگ یا تصویری تجزیہ جیسے کاموں کے لیے ایک عملی حل ہے، جہاں بڑے ڈیٹاسیٹس کو مؤثر طریقے سے شیئر کیا جانا چاہیے۔

ایک حقیقی دنیا کے منظر نامے پر غور کریں جہاں ایک ریسرچ ٹیم بڑی ٹیکسٹ فائلوں میں محفوظ جینومک ڈیٹا پر کارروائی کرتی ہے۔ ہر فائل میں لاکھوں قطاریں ہوتی ہیں، جو میموری کی کمی کی وجہ سے نقل کو ناقابل عمل بناتی ہیں۔ ان اسکرپٹس کا استعمال کرتے ہوئے، ہر بچہ عمل ایک فائل لوڈ کرتا ہے، اور والدین مزید تجزیہ کے لیے ڈیٹا کو ایک HDF5 فائل میں لکھتے ہیں۔ مشترکہ میموری کے ساتھ، ٹیم فالتو میموری کے استعمال سے گریز کرتی ہے، ہموار آپریشنز کو یقینی بناتی ہے۔ 🚀 یہ طریقہ نہ صرف کارکردگی کو بہتر بناتا ہے بلکہ "میموری ناٹ فاؤنڈ" یا میموری لیک جیسی غلطیوں کو بھی کم کرتا ہے، جو اس طرح کے کاموں سے نمٹنے کے دوران عام نقصانات ہیں۔ 🧠

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()

ملٹی پروسیسنگ ماحول میں ڈیٹا شیئرنگ کو بڑھانا

کے ساتھ کام کرنے کا ایک اہم پہلو بڑی numpy arrays ملٹی پروسیسنگ میں مشترکہ وسائل کی موثر مطابقت پذیری اور انتظام کو یقینی بنانا ہے۔ اگرچہ مشترکہ میموری ایک طاقتور ٹول ہے، لیکن اسے تنازعات اور میموری لیک ہونے سے بچنے کے لیے احتیاط سے ہینڈل کرنے کی ضرورت ہے۔ مناسب ڈیزائن اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ بچوں کے عمل والدین کے عمل کے ساتھ غیر ضروری ڈیٹا کی نقل یا غلطیوں کے بغیر صفوں کا اشتراک کر سکتے ہیں۔

ایک اور اہم عنصر ڈیٹا کی اقسام اور شکلوں کو مستقل طور پر سنبھالنا ہے۔ جب ایک بچہ عمل ڈیٹا کو استعمال کرتے ہوئے لوڈ کرتا ہے۔ numpy.loadtxt، اسے تمام عملوں میں ایک ہی ڈھانچے میں اشتراک کیا جانا چاہئے۔ یہ خاص طور پر متعلقہ ہے جب HDF5 جیسے فارمیٹس پر لکھتے ہیں، کیونکہ ڈیٹا کی غلط ساخت غیر متوقع نتائج یا خراب فائلوں کا باعث بن سکتی ہے۔ اس کو حاصل کرنے کے لیے، صف کے بارے میں میٹا ڈیٹا کو ذخیرہ کرنا — جیسے کہ اس کی شکل، قسم، اور مشترکہ میموری کا نام — والدین کے عمل میں بغیر کسی رکاوٹ کی تعمیر نو کے لیے ضروری ہے۔

حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں، جیسے بڑے آب و ہوا کے ڈیٹاسیٹس یا جینوم کی ترتیب والی فائلوں پر کارروائی کرنا، یہ تکنیک محققین کو زیادہ موثر طریقے سے کام کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ مشترکہ میموری کو کمیونیکیشن کے لیے قطاروں کے ساتھ جوڑ کر، بڑے ڈیٹا سیٹس کو سسٹم میموری کو اوور لوڈ کیے بغیر بیک وقت پروسیس کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، سیٹلائٹ ڈیٹا کی پروسیسنگ کا تصور کریں جہاں ہر فائل وقت کے ساتھ ساتھ خطے کے درجہ حرارت کی نمائندگی کرتی ہے۔ 🚀 نظام کو ان بڑے صفوں کو بغیر کسی رکاوٹ کے منظم کرنا چاہیے، تاکہ تجزیاتی کاموں کے لیے ہموار اور قابل توسیع کارکردگی کو یقینی بنایا جا سکے۔ 🌍