Comment puis-je partager efficacement de grands tableaux en mémoire entre les processus de la bibliothèque multitraitement de Python ?

Objets de mémoire partagée dans le multitraitement : optimisation du partage de données

Lors de l'utilisation de la bibliothèque multitraitement de Python, un grand tableau en mémoire est souvent copié plusieurs fois. temps pour différents processus qui utilisent la même fonction. Pour éviter cette surcharge, il est souhaitable de partager le tableau entre les processus, en particulier lorsqu'il est en lecture seule.

Comportement de copie sur écriture de Fork

En fonctionnement Dans les systèmes dotés d'une sémantique de copie sur écriture, tels que les systèmes de type UNIX, les modifications apportées aux structures de données au sein du processus parent n'affecteront pas les processus enfants à moins qu'ils n'apportent leurs propres modifications. Ainsi, tant que le tableau n'est pas modifié, il peut être partagé entre les processus sans encourir de coûts de mémoire importants.

Multiprocessing.Array pour un partage efficace de tableau

Pour créer un tableau partagé sans copie de mémoire, utilisez numpy ou array pour créer une structure de tableau efficace et placez-la dans la mémoire partagée. Enveloppez cette structure dans multiprocessing.Array et transmettez-la à vos fonctions. Cette approche garantit un partage efficace des données tout en minimisant les frais généraux.

Objets partagés inscriptibles : verrous et synchronisation

Si l'objet partagé nécessite des modifications, il doit être protégé par synchronisation ou verrouillage. mécanismes. Le multitraitement offre deux options :

1. Mémoire partagée : Adaptée aux valeurs simples, aux tableaux ou aux ctypes, cette méthode empêche les écritures simultanées par plusieurs processus.
2. Manager Proxy : Cette approche permet à plusieurs processus d'accéder à un objet de mémoire partagée géré par un seul processus, même sur un réseau. Elle est moins efficace que la mémoire partagée mais prend en charge les objets Python arbitraires.

Considérations supplémentaires

• Il existe une variété de bibliothèques et d'approches de traitement parallèle en Python . Envisagez des options alternatives si des exigences spécifiques ne sont pas satisfaites par le multitraitement.
• Surveillez attentivement les objets partagés pour éviter toute modification involontaire et garantir une fonctionnalité correcte entre les processus.
• Bien que le multitraitement offre des capacités de mémoire partagée, il est important de comprendre ses limites et ses implications potentielles en termes de performances pour optimiser efficacement votre code.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!