


Comment puis-je partager efficacement de grands tableaux en mémoire entre les processus de la bibliothèque multitraitement de Python??
Nov 03, 2024 am 02:44 AMObjets de mémoire partagée dans le multitraitement?: optimisation du partage de données
Lors de l'utilisation de la bibliothèque multitraitement de Python, un grand tableau en mémoire est souvent copié plusieurs fois. temps pour différents processus qui utilisent la même fonction. Pour éviter cette surcharge, il est souhaitable de partager le tableau entre les processus, en particulier lorsqu'il est en lecture seule.
Comportement de copie sur écriture de Fork
En fonctionnement Dans les systèmes dotés d'une sémantique de copie sur écriture, tels que les systèmes de type UNIX, les modifications apportées aux structures de données au sein du processus parent n'affecteront pas les processus enfants à moins qu'ils n'apportent leurs propres modifications. Ainsi, tant que le tableau n'est pas modifié, il peut être partagé entre les processus sans encourir de co?ts de mémoire importants.
Multiprocessing.Array pour un partage efficace de tableau
Pour créer un tableau partagé sans copie de mémoire, utilisez numpy ou array pour créer une structure de tableau efficace et placez-la dans la mémoire partagée. Enveloppez cette structure dans multiprocessing.Array et transmettez-la à vos fonctions. Cette approche garantit un partage efficace des données tout en minimisant les frais généraux.
Objets partagés inscriptibles?: verrous et synchronisation
Si l'objet partagé nécessite des modifications, il doit être protégé par synchronisation ou verrouillage. mécanismes. Le multitraitement offre deux options?:
- Mémoire partagée?: Adaptée aux valeurs simples, aux tableaux ou aux ctypes, cette méthode empêche les écritures simultanées par plusieurs processus.
- Manager Proxy?: Cette approche permet à plusieurs processus d'accéder à un objet de mémoire partagée géré par un seul processus, même sur un réseau. Elle est moins efficace que la mémoire partagée mais prend en charge les objets Python arbitraires.
Considérations supplémentaires
- Il existe une variété de bibliothèques et d'approches de traitement parallèle en Python . Envisagez des options alternatives si des exigences spécifiques ne sont pas satisfaites par le multitraitement.
- Surveillez attentivement les objets partagés pour éviter toute modification involontaire et garantir une fonctionnalité correcte entre les processus.
- Bien que le multitraitement offre des capacités de mémoire partagée, il est important de comprendre ses limites et ses implications potentielles en termes de performances pour optimiser efficacement votre code.
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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Un environnement virtuel peut isoler les dépendances de différents projets. Créé à l'aide du propre module VENV de Python, la commande est Python-Mvenvenv; Méthode d'activation: Windows utilise Env \ Scripts \ Activate, MacOS / Linux utilise SourceEnv / Bin / Activate; Le package d'installation utilise pipinstall, utilisez PipFreeze> exigences.txt pour générer des fichiers d'exigences et utilisez pipinstall-rrequiments.txt pour restaurer l'environnement; Les précautions incluent ne pas se soumettre au GIT, réactiver chaque fois que le nouveau terminal est ouvert, et l'identification et la commutation automatique peuvent être utilisées par IDE.
