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 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! 🚀

حکم	استعمال کی مثال
SharedMemory(create=True, size=data.nbytes)	ایک نیا مشترکہ میموری بلاک بناتا ہے، نمپی صف کو ذخیرہ کرنے کے لیے کافی جگہ مختص کرتا ہے۔ کاپی کیے بغیر تمام عملوں میں بڑی صفوں کا اشتراک کرنے کے لیے یہ ضروری ہے۔
np.ndarray(shape, dtype, buffer=shm.buf)	مشترکہ میموری بفر کا استعمال کرتے ہوئے ایک numpy صف بناتا ہے۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ڈپلیکیشن سے گریز کرتے ہوئے، صف مشترکہ میموری کا براہ راست حوالہ دیتی ہے۔
shm.close()	موجودہ عمل کے لیے مشترکہ میموری آبجیکٹ تک رسائی بند کر دیتا ہے۔ وسائل کے رساو سے بچنے کے لیے یہ صفائی کا ایک ضروری قدم ہے۔
shm.unlink()	مشترکہ میموری آبجیکٹ کو غیر لنک کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تمام پروسیس کے جاری ہونے کے بعد اسے سسٹم سے حذف کر دیا جائے۔ یہ میموری کی تعمیر کو روکتا ہے.
out_queue.put()	ملٹی پروسیسنگ قطار کے ذریعے بچوں کے عمل سے والدین کے عمل کو پیغامات بھیجتا ہے۔ مشترکہ میموری کی تفصیلات جیسے نام اور شکل کو مواصلت کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
in_queue.get()	بچے کے عمل میں والدین کے عمل سے پیغامات وصول کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ اس وقت سگنل دے سکتا ہے جب والدین کا عمل مشترکہ میموری کا استعمال ختم کر چکا ہو۔
Pool.map()	ملٹی پروسیسنگ پول کا استعمال کرتے ہوئے متوازی طور پر متعدد ان پٹ آئٹمز پر فنکشن لاگو کرتا ہے۔ یہ ایک سے زیادہ بچوں کے عمل کو منظم کرنے میں آسان بناتا ہے۔
np.loadtxt(filepath, dtype=dtype)	ٹیکسٹ فائل سے ڈیٹا کو مخصوص ڈھانچے کے ساتھ ایک numpy صف میں لوڈ کرتا ہے۔ یہ تمام عملوں میں شیئر کیے جانے والے ڈیٹا کو تیار کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔
shm.buf	مشترکہ میموری کے لیے ایک میموری ویو آبجیکٹ فراہم کرتا ہے، جس سے نمپی کی ضرورت کے مطابق مشترکہ بفر میں براہ راست ہیرا پھیری کی اجازت ملتی ہے۔
Process(target=function, args=(...))	دیئے گئے دلائل کے ساتھ ایک مخصوص فنکشن چلانے کے لیے ایک نیا عمل شروع کرتا ہے۔ مختلف فائلوں کو ہینڈل کرنے کے لیے بچوں کے عمل کو جنم دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

عمل کے درمیان Numpy Array شیئرنگ کو بہتر بنانا

اوپر فراہم کردہ اسکرپٹ بڑے اشتراک کے چیلنج کو حل کرنے پر مرکوز ہیں۔ 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 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۔ 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۔ 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 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۔ ، 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۔ 🌍

1. مشترکہ میموری اشیاء ملٹی پروسیسنگ میں کس طرح مدد کرتی ہیں؟
2. مشترکہ میموری متعدد پروسیسز کو ڈیٹا کاپی کیے بغیر ایک ہی میموری بلاک تک رسائی کی اجازت دیتی ہے، بڑے ڈیٹا سیٹس کی کارکردگی کو بڑھاتی ہے۔
3. کا مقصد کیا ہے۔ ?
4. یہ کمانڈ ایک مشترکہ میموری بلاک بناتا ہے جس کا سائز خاص طور پر numpy array کے لیے ہوتا ہے، جس سے عمل کے درمیان ڈیٹا شیئرنگ کو قابل بنایا جاتا ہے۔
5. کیا میں مشترکہ میموری میں میموری لیک ہونے سے بچ سکتا ہوں؟
6. جی ہاں، استعمال کرتے ہوئے اور مشترکہ میموری کو جاری کرنے اور حذف کرنے کے لیے ایک بار جب اس کی مزید ضرورت نہ رہے۔
7. کیوں ہے مشترکہ میموری کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے؟
8. یہ مشترکہ بفر سے numpy صف کو دوبارہ تشکیل دینے کی اجازت دیتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا اس کی اصل ساخت میں قابل رسائی ہے۔
9. مشترکہ میموری کا صحیح طریقے سے انتظام نہ کرنے کے کیا خطرات ہیں؟
10. غلط انتظام میموری لیک ہونے، ڈیٹا کرپٹ، یا "میموری نہیں ملی" جیسی خرابیوں کا باعث بن سکتا ہے۔

پروسیسز کے درمیان بڑی numpy صفوں کو موثر طریقے سے بانٹنا Python کے ڈویلپرز کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرنے والی ایک اہم مہارت ہے۔ مشترکہ میموری کا فائدہ اٹھانا نہ صرف غیر ضروری کاپی کرنے سے بچتا ہے بلکہ کارکردگی کو بھی بہتر بناتا ہے، خاص طور پر ڈیٹا سائنس یا مشین لرننگ جیسی میموری پر مبنی ایپلی کیشنز میں۔

قطاروں اور مشترکہ میموری جیسے ٹولز کے ساتھ، ازگر انٹر پروسیس کمیونیکیشن کے لیے مضبوط حل فراہم کرتا ہے۔ چاہے آب و ہوا کے ڈیٹا کی پروسیسنگ ہو یا جینومک ترتیب، یہ تکنیکیں میموری لیک یا ڈیٹا کی خرابی کے بغیر ہموار آپریشن کو یقینی بناتی ہیں۔ بہترین طریقوں پر عمل کرکے، ڈویلپرز اعتماد کے ساتھ اپنے پروجیکٹس میں اسی طرح کے چیلنجوں سے نمٹ سکتے ہیں۔ 🌟