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マルチプロセッシングで大規(guī)模なメモリ內(nèi)配列を効率的に共有するにはどうすればよいですか?

Nov 03, 2024 am 12:10 AM

How Can I Efficiently Share Large In-Memory Arrays in Multiprocessing?

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

マルチプロセッシング アーキテクチャ內(nèi)で大規(guī)模なメモリ內(nèi)配列を利用する場(chǎng)合、メモリ消費(fèi)の懸念に直面するのが一般的です。これらの配列を複數(shù)のプロセスにコピーすると、非常に非効率になる可能性があります。

読み取り専用の共有配列

NumPy 配列などの読み取り専用のメモリ內(nèi)配列の場(chǎng)合、コピーUnix などのオペレーティング システムに存在する -on-write fork() セマンティクスが解決策を提供します。配列が存続期間中変更されないままであれば、追加のメモリ割り當(dāng)てなしで子プロセス間で配列を共有できます。これを?qū)g現(xiàn)するために、コードに特別な変更を加える必要はありません。

大規(guī)模な配列に対する効率的なアプローチ

大規(guī)模な配列の場(chǎng)合、効率的なアプローチは、それらを構(gòu)造化配列にパックすることです。 (NumPy 配列など)、それらを共有メモリに保存し、multiprocessing.Array でラップして、必要な関數(shù)に渡します。このアプローチにより、メモリのオーバーヘッドが最小限に抑えられます。

書(shū)き込み可能な共有オブジェクト

書(shū)き込み可能な共有オブジェクトが不可欠な場(chǎng)合は、同期またはロックのメカニズムが必要になります。マルチプロセッシングには、共有メモリ (単純な値、配列、または ctype に適しています) または Manager プロキシの 2 つのオプションがあります。 Manager プロキシは 1 つのプロセスにメモリの所有権を付與し、他のプロセスは調(diào)停を通じてそのメモリにアクセスします。

共有メモリに関する考慮事項(xiàng)

Manager プロキシのアプローチは任意の Python オブジェクトに対応しますが、問(wèn)題が発生する可能性があります。シリアル化および逆シリアル化のオーバーヘッドによるパフォーマンスの低下。コピーオンライト fork() を使用しても、共有メモリ操作に関連するオーバーヘッドが依然として存在する可能性があることを認(rèn)識(shí)することが重要です。

代替ライブラリ

マルチプロセッシングを超えて, Python では、多數(shù)の並列処理ライブラリとアプローチが利用可能です。要件がマルチプロセッシングの機(jī)能を超えている場(chǎng)合は、代替ライブラリを検討することが有益であることが判明する可能性があります。

以上がマルチプロセッシングで大規(guī)模なメモリ內(nèi)配列を効率的に共有するにはどうすればよいですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Pythonクラスの多型 Pythonクラスの多型 Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書(shū)き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK()方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw()メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開(kāi)発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります:親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書(shū)きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます

Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。 Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。 Jul 05, 2025 am 02:55 AM

イテレータは、__iter __()および__next __()メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の()を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無(wú)限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評(píng)価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注:リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過(guò)できません。

PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 Jul 13, 2025 am 02:22 AM

API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書(shū)に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。

一度に2つのリストを繰り返す方法Python 一度に2つのリストを繰り返す方法Python Jul 09, 2025 am 01:13 AM

Pythonで2つのリストを同時(shí)にトラバースする一般的な方法は、Zip()関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順?lè)衰讠ⅴ辚螗挨?、最短になります。リストの長(zhǎng)さが一貫していない場(chǎng)合は、itertools.zip_longest()を使用して最長(zhǎng)になり、欠損値を入力できます。 enumerate()と組み合わせて、同時(shí)にインデックスを取得できます。 1.Zip()は簡(jiǎn)潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest()は、一貫性のない長(zhǎng)さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate(Zip())は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。

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Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構(gòu)文は、アサート條件とオプションのエラー情報(bào)であり、パラメーターチェック、ステータス確認(rèn)などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報(bào)と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開(kāi)発段階での補(bǔ)助デバッグにのみ利用できます。

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タイプヒントシンパソコンの問(wèn)題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon(:)

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inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __()and__next __()

Python Fastapiチュートリアル Python Fastapiチュートリアル Jul 12, 2025 am 02:42 AM

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