Python 스크립트를 호출하여 GIL을 우회하는 병렬 처리를 구현하거나 녹을 수 있습니까?
Python Projects의 성능 병목 현상은 종종 GIL (Global Interpreter Lock)입니다. 성능을 향상시키기 위해 한 가지 접근 방식은 Go 또는 Rust를 사용하여 Python 스크립트를 호출하여 다중 프로세스 병렬화를 활용하여 Gil 제한을 우회하는 것입니다.
GO는 os/exec
패키지를 통해 포장 할 수 있으며 Rust는 std::process::Command
통해 독립형 파이썬 프로세스를 시작할 수 있습니다. 각 파이썬 프로세스에는 자체 GIL이 있으므로 단일 프로세스 GIL의 영향을받지 않고 병렬로 실행할 수 있습니다.
Go 또는 Rust와 Python 프로세스 간의 통신에는 파이프 라인 또는 공유 메모리와 같은 프로세스 간 통신 (IPC) 메커니즘이 데이터 교환 및 작업 조정을 보장하여 효율적인 병렬 처리를 가능하게합니다.
이 교차 통화 및 다중 프로세스 병렬 전략은 기존 Python 코드를 활용하면서 프로젝트 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
위 내용은 GO 또는 Rust가 GIL 제한을 통과하여 Python 스크립트를 호출하여 진정한 병렬 실행을 달성 할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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