Python Gilの制限を突破する:Go/RustはPythonスクリプトを並行して呼び出す
Python Project Performance Bottleneck?心配しないで!この記事では、GoまたはRustの使用方法を紹介して、Pythonスクリプトを呼び出して、グローバルインタープリターロック(GIL)の制限をバイパスし、真の並列実行を実現し、プロジェクトの効率を向上させます。
GoとRustの両方は、外部Pythonスクリプトを呼び出し、GILの問題を効果的に回避することにより、マルチプロセスの並列性を実現できます。
言語実装に行く:
GO Languageのos/exec
パッケージは、新しいプロセスを簡単に開始し、Pythonスクリプトを実行して並列性を実現できます。例は次のとおりです。
パッケージメイン 輸入 ( 「FMT」 「OS/exec」 )) func main(){ cmd:= exec.command( "python"、 "your_script.py") 出力、err:= cmd.combinedoutput() err!= nil { fmt.println( "error:"、err) } fmt.println(string(output)) }
このコードは、 your_script.py
を実行する新しいプロセスを開始し、出力を取得します。各Pythonスクリプトは独立して実行され、互いに干渉しないため、真の並列処理が実現します。
錆言語の実装:
Rustのstd::process::Command
同様の機能を実装することもできます。
std :: process :: commandを使用します。 fn main(){ let output = command :: new( "python") .arg( "your_script.py") 。出力() .expect( "コマンドの実行に失敗しました"); output.status.success(){ println!( "{}"、string :: from_utf8_lossy(&output.stdout)); } それ以外 { println!( "error:{}"、string :: from_utf8_lossy(&output.stderr)); } }
また、このコードは新しいプロセスを開始し、 your_script.py
を実行し、出力を処理します。このようにして、Rustはマルチプロセスの並列性を最大限に活用して、GILの制限を突破することもできます。
インタープロセス通信(IPC):
GOまたは錆のいずれであろうと、Pythonプロセスとのデータ相互作用は、プロセス間通信(IPC)メカニズムを通じて実行できます。これにより、Pythonコードの可用性を維持しながら、GO/RUSTの効率的な並列性能力を活用できます。
上記の方法により、プロジェクトのパフォーマンスを大幅に改善し、真の並行した実行を実現し、Python Gilによってもたらされるパフォーマンスボトルネックを解決できます。
以上がGoまたはRustを使用してPythonスクリプトを呼び出して、真の並列実行を実現する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonスクリプトがUNIXシステムで実行できない理由には、次のものが含まれます。1)CHMOD XYOUR_SCRIPT.PYを使用して実行権限を付与する不十分な権限。 2)shebangラインが正しくないか欠落している場合、#!/usr/bin/envpythonを使用する必要があります。 3)環境可変設定が誤っていない場合、OS.Environデバッグを印刷できます。 4)間違ったPythonバージョンを使用して、Shebangラインまたはコマンドラインでバージョンを指定できます。 5)仮想環境を使用して依存関係を分離する依存関係の問題。 6)構文エラー、python-mpy_compileyour_script.pyを使用して検出します。

Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1)配列を保存するメモリを保存します。2)アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3)アレイフォースタイプの一貫性、4)アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

listSareのより良い前提条件とmixdatatypes、whilearraysares優れたスナリカル計算砂の砂を大きくしたデータセット。

numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1)rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2)copiescanbecreatedwithcopy()methodforpreservingdata.3)Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1)listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2)araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。


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