développement back-endTutoriel PythonL'appel des scripts Python avec GO ou Rust peut-il briser les restrictions GIL pour réaliser une véritable exécution parallèle?
Peut ou mettre la rouille implémenter un traitement parallèle contournant GIL en appelant des scripts Python?
Le goulot d'étranglement des projets Python est souvent son serrure d'interprète mondial (GIL). Pour améliorer les performances, une approche consiste à utiliser GO ou Rust pour appeler les scripts Python, en tirant ainsi en tirant parti de la parallélisation multi-processus pour contourner les limitations du GIL.
GO peut être emballé via le package os/exec , et Rust peut démarrer un processus Python autonome via std::process::Command . Chaque processus Python a son propre GIL, il peut donc être exécuté en parallèle sans être affecté par un seul processus GIL.
La communication entre les processus GO ou Rust et Python nécessite des mécanismes de communication inter-processus (IPC), tels que des pipelines ou de la mémoire partagée, pour garantir l'échange de données et la coordination des tâches, permettant ainsi un traitement parallèle efficace.
Cette stratégie parallèle de l'appel transversal et de plusieurs processus peut améliorer considérablement les performances du projet tout en tirant parti du code Python existant.
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!
Pourquoi les tableaux sont-ils généralement plus économes en mémoire que les listes de stockage de données numériques?May 05, 2025 am 12:15 AMArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages
Comment pouvez-vous convertir une liste Python en un tableau Python?May 05, 2025 am 12:10 AMToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance
Pouvez-vous stocker différents types de données dans la même liste Python? Donner un exemple.May 05, 2025 am 12:10 AMLes listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.
Quelle est la différence entre les tableaux et les listes dans Python?May 05, 2025 am 12:06 AMPythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.
Quel module est couramment utilisé pour créer des tableaux dans Python?May 05, 2025 am 12:02 AMThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)
Comment ajoutez-vous les éléments à une liste Python?May 04, 2025 am 12:17 AMToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)
Comment créez-vous une liste Python? Donner un exemple.May 04, 2025 am 12:16 AMTOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)
Discutez des cas d'utilisation du monde réel où le stockage et le traitement efficaces des données numériques sont essentiels.May 04, 2025 am 12:11 AMDans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.
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