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首頁 後端開發(fā) Python教學(xué) 只讀資料在多處理環(huán)境中共享或複製嗎?

只讀資料在多處理環(huán)境中共享或複製嗎?

Oct 24, 2024 pm 01:44 PM

Is Readonly Data Shared or Copied in Multiprocessing Environments?

在多重處理中共享唯讀資料:複製還是共享?

在多處理環(huán)境中,資料共享對於效能最佳化至關(guān)重要。出現(xiàn)一個常見問題:唯讀資料是否在不同進程之間共用或複製?

提供的程式碼片段強調(diào)了有關(guān)將大型全域數(shù)組 (glbl_array) 傳遞到多處理池中的多個工作進程的問題。如果數(shù)組被共享或複製,就會出現(xiàn)問題,可能會導(dǎo)致大量記憶體開銷。

使用Numpy 和共享記憶體進行資料共享

確保共享存取為只讀data,答案中提到的一種方法是利用多處理的共享記憶體以及Numpy。操作方法如下:

<code class="python">import multiprocessing
import ctypes
import numpy as np

shared_array_base = multiprocessing.Array(ctypes.c_double, 10*10)
shared_array = np.ctypeslib.as_array(shared_array_base.get_obj())
shared_array = shared_array.reshape(10, 10)</code>

此程式碼使用多處理套件建立共享記憶體物件 (shared_array_base),並將其轉(zhuǎn)換為 Numpy 陣列 (shared_array)。後續(xù)在工作進程中使用shared_array將會對共享記憶體進行操作,避免不必要的資料複製。

Linux中的Copy-on-Write語意

另外,值得注意的是Linux 在 fork() 上使用寫時複製語意。這意味著即使不使用明確共享記憶體技術(shù),只讀資料也只會在修改時才會被複製。因此,只要數(shù)組保持不變,它就會被共享,而不會產(chǎn)生任何複製開銷。

結(jié)論

多處理中只讀資料是共享還是複製取決於具體實施。將 Numpy 與共享記憶體結(jié)合使用提供了一種確保資料共享的可靠方法,而 Linux 的寫入時複製語義也可能有助於避免不必要的複製。透過仔細(xì)考慮這些因素,程式設(shè)計師可以優(yōu)化其多處理應(yīng)用程式以實現(xiàn)高效的資料共享。

以上是只讀資料在多處理環(huán)境中共享或複製嗎?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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