Go 또는 Rust를 사용하여 Python 스크립트를 호출하여 실제 병렬 실행을 달성하는 방법은 무엇입니까?
Python Gil Limits : Go/Rust는 Python Scripts를 병렬로 호출합니다.
파이썬 프로젝트 성능 병목 현상? 괜찮아요! 이 기사에서는 GO 또는 ROSD를 사용하여 Python Scripts를 호출하여 GIL (Global Interpreter Locks)의 한계를 우회하고 실제 병렬 실행을 실현하며 프로젝트 효율성을 향상시키는 방법을 소개합니다.
Go와 Rust는 외부 Python 스크립트를 호출하여 GIL 문제를 효과적으로 피함으로써 다중 프로세스 병렬 처리를 실현할 수 있습니다.
Go Language 구현 :
Go Language의 os/exec
패키지는 새로운 프로세스를 쉽게 시작하고 Python 스크립트를 실행하여 병렬 처리를 달성 할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.
패키지 메인 수입 (수입) "FMT" "OS/exec" )) func main () { cmd : = exec.command ( "python", "your_script.py") 출력, err : = cmd.combinedoutput () err! = nil {인 경우 fmt.println ( "오류 :", err) } fmt.println (문자열 (출력)) }
이 코드는 your_script.py
실행하고 출력을 가져 오는 새로운 프로세스를 시작합니다. 각 파이썬 스크립트는 독립적으로 실행되며 서로를 방해하지 않으므로 진정한 병렬 처리를 실현합니다.
녹 언어 구현 :
Rust 's std::process::Command
도 비슷한 기능을 구현할 수 있습니다.
std :: process :: 명령; fn main () { let output = command :: new ( "Python") .arg ( "your_script.py") .산출() .Expect ( "명령을 실행하지 못했다"); if output.status.success () { println! ( "{}", String :: from_utf8_lossy (& output.stdout)); } 또 다른 { println! } }
이 코드는 또한 새로운 프로세스를 시작하고 your_script.py
실행하고 출력을 처리합니다. 이런 식으로 Rust는 또한 다중 프로세스 병렬 처리를 최대한 활용하여 GIL 제한을 파괴 할 수 있습니다.
프로세스 간 통신 (IPC) :
이동이든 녹든, Python 프로세스와의 데이터 상호 작용은 IPC (Inter-Process Communication) 메커니즘을 통해 수행 할 수 있습니다. 이를 통해 Python 코드의 가용성을 유지하면서 Go/Rust의 효율적인 병렬 처리 기능을 활용할 수 있습니다.
위의 방법을 통해 프로젝트 성능을 크게 향상시키고 진정한 병렬 실행을 달성하며 Python Gil이 가져온 성능 병목 현상을 해결할 수 있습니다.
위 내용은 Go 또는 Rust를 사용하여 Python 스크립트를 호출하여 실제 병렬 실행을 달성하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD XYOUR_SCRIPT.PY를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/envpython을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수 설정, os.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) 구문 오류, python-mpy_compileyour_script.py를 사용하여 감지하십시오.

파이썬 어레이를 사용하는 것은 목록보다 많은 양의 숫자 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 1) 배열 더 많은 메모리를 저장, 2) 배열은 숫자 값으로 작동하는 것이 더 빠르며, 3) 배열 힘 유형 일관성, 4) 배열은 C 배열과 호환되지만 목록만큼 유연하고 편리하지 않습니다.

더 나은 orfelexibility 및 mixdatatatatytys, 탁월한 정비 계산 모래 데이터 세트.

numpymanagesmemoryforlargearraysefficiedviews, 사본 및 메모리-맵핑 파일

ListSinpythondonoTrequireimportingAmodule, whilearraysfromtheArrayModuledOneedAnimport.1) ListSareBuilt-in, Versatile, andCanholdixedDatatypes.2) arraysarraysaremorememorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMoremeMoremeTeverTopeTeveTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeveTeTeTeTeTeTeTeTete가 필요합니다.

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

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