メモリ オーバーヘッドを発生させずに、マルチプロセッシングで大規模な読み取り専用配列と Python オブジェクトを共有する方法
マルチプロセッシングにおける共有メモリ オブジェクト
質問:
マルチプロセッシングでは、大規模な読み取りオブジェクトをどのように共有できますか?メモリ オーバーヘッドを発生させずに、複数のプロセスに配列または任意の Python オブジェクトだけを使用できますか?
答え:
copy-on-write fork() セマンティクスを使用するオペレーティング システムでは、変更されていないデータ構造は、メモリを追加消費することなく、すべての子プロセスで引き続き利用できます。共有オブジェクトが変更されていないことを確認してください。
配列の場合:
効率的なアプローチ:
- パック配列を効率的な配列構造 (例: numpy 配列) に変換します。
- 配列を共有メモリに配置します。
- 共有配列を multiprocessing.Array でラップします。
- 共有配列を渡します。配列を関数に追加します。
書き込み可能な共有オブジェクト:
- 同期またはロックが必要です。
-
マルチプロセッシングは 2 つの機能を提供しますメソッド:
- 共有メモリ: 単純な値、配列、または ctypes (高速) に適しています。
- マネージャー プロキシ: プロセス保持メモリ、およびマネージャーが他のユーザーからのアクセスを調停します (シリアル化/逆シリアル化により遅くなります)。
任意の Python オブジェクト:
- マネージャー プロキシ アプローチを使用します。
- 通信オーバーヘッドのため、共有メモリよりも遅くなります。
最適化に関する懸念事項:
オーバーヘッド提供されたコード スニペットで観察された問題は、メモリのコピーによって引き起こされたものではありません。代わりに、関数の引数 (arr 配列) のシリアル化/逆シリアル化が原因で発生し、Manager プロキシを使用するときにパフォーマンスが低下します。
以上がメモリ オーバーヘッドを発生させずに、マルチプロセッシングで大規模な読み取り専用配列と Python オブジェクトを共有する方法の詳細内容です。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。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
