Bagaimanakah saya boleh berkongsi tatasusunan dalam memori yang besar dengan cekap merentas proses dalam perpustakaan berbilang pemprosesan Python?

Objek Memori Dikongsi dalam Berbilang Pemprosesan: Mengoptimumkan Perkongsian Data

Apabila menggunakan perpustakaan berbilang pemprosesan Python, tatasusunan dalam memori yang besar sering disalin berbilang masa untuk proses berbeza yang menggunakan fungsi yang sama. Untuk mengelakkan overhed ini, adalah wajar untuk berkongsi tatasusunan merentas proses, terutamanya apabila ia adalah baca sahaja.

Gelagat Salin-Tulis Fork

Dalam operasi sistem dengan semantik fork copy-on-write, seperti sistem seperti UNIX, perubahan pada struktur data dalam proses induk tidak akan menjejaskan proses anak melainkan mereka membuat pengubahsuaian mereka sendiri. Oleh itu, selagi tatasusunan tidak diubah suai, ia boleh dikongsi merentas proses tanpa menanggung kos memori yang ketara.

Pemprosesan Berbilang. Tatasusunan untuk Perkongsian Tatasusunan Cekap

Untuk mencipta tatasusunan kongsi tanpa penyalinan memori, gunakan numpy atau tatasusunan untuk mencipta struktur tatasusunan yang cekap dan letakkannya dalam memori kongsi. Balut struktur ini dalam multiprocessing. Array dan hantarkannya ke fungsi anda. Pendekatan ini memastikan perkongsian data yang cekap sambil meminimumkan overhed.

Objek Kongsi Boleh Tulis: Kunci dan Penyegerakan

Jika objek kongsi memerlukan pengubahsuaian, ia mesti dilindungi menggunakan penyegerakan atau penguncian mekanisme. Pemprosesan berbilang menawarkan dua pilihan:

1. Memori Dikongsi: Sesuai untuk nilai mudah, tatasusunan atau cjenis, kaedah ini menghalang penulisan serentak oleh berbilang proses.
2. Proksi Pengurus: Pendekatan ini membenarkan berbilang proses untuk mengakses objek memori kongsi yang diuruskan oleh satu proses, walaupun melalui rangkaian. Ia kurang cekap daripada memori yang dikongsi tetapi menyokong objek Python sewenang-wenangnya.

Pertimbangan Tambahan

• Pelbagai perpustakaan dan pendekatan pemprosesan selari wujud dalam Python . Pertimbangkan pilihan alternatif jika keperluan khusus tidak dipenuhi dengan berbilang pemprosesan.
• Berhati-hati memantau objek yang dikongsi untuk mengelakkan perubahan yang tidak diingini dan memastikan kefungsian yang betul merentas proses.
• Walaupun berbilang pemprosesan menawarkan keupayaan memori dikongsi, adalah penting untuk fahami batasannya dan potensi implikasi prestasi untuk mengoptimumkan kod anda dengan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh berkongsi tatasusunan dalam memori yang besar dengan cekap merentas proses dalam perpustakaan berbilang pemprosesan Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!