


Wie kann ich gro?e In-Memory-Arrays effizient prozessübergreifend in der Multiprocessing-Bibliothek von Python teilen?
Nov 03, 2024 am 02:44 AMShared-Memory-Objekte in Multiprocessing: Optimierung der Datenfreigabe
Bei Verwendung der Multiprocessing-Bibliothek von Python wird ein gro?es In-Memory-Array oft mehrfach kopiert Zeiten für verschiedene Prozesse, die dieselbe Funktion nutzen. Um diesen Mehraufwand zu vermeiden, ist es wünschenswert, das Array prozessübergreifend zu teilen, insbesondere wenn es schreibgeschützt ist.
Copy-on-Write-Verhalten von Fork
Im Betrieb Systeme mit Copy-on-Write-Fork-Semantik, wie z. B. UNIX-?hnliche Systeme, wirken sich ?nderungen an Datenstrukturen innerhalb des übergeordneten Prozesses nicht auf die untergeordneten Prozesse aus, es sei denn, diese nehmen ihre eigenen ?nderungen vor. Solange das Array nicht ge?ndert wird, kann es prozessübergreifend gemeinsam genutzt werden, ohne dass nennenswerte Speicherkosten entstehen.
Multiprocessing.Array für effizientes Array-Sharing
Zu erstellen Um ein gemeinsam genutztes Array ohne Kopieren des Speichers zu erstellen, verwenden Sie Numpy oder Array, um eine effiziente Array-Struktur zu erstellen und diese im gemeinsam genutzten Speicher zu platzieren. Wickeln Sie diese Struktur in multiprocessing.Array ein und übergeben Sie sie an Ihre Funktionen. Dieser Ansatz gew?hrleistet eine effiziente Datenfreigabe bei gleichzeitiger Minimierung des Overheads.
Schreibbare freigegebene Objekte: Sperren und Synchronisierung
Wenn das freigegebene Objekt ?nderungen erfordert, muss es durch Synchronisierung oder Sperrung geschützt werden Mechanismen. Multiprocessing bietet zwei Optionen:
- Gemeinsamer Speicher: Diese Methode eignet sich für einfache Werte, Arrays oder Ctypes und verhindert gleichzeitige Schreibvorg?nge durch mehrere Prozesse.
- Manager-Proxy: Dieser Ansatz erm?glicht mehreren Prozessen den Zugriff auf ein gemeinsam genutztes Speicherobjekt, das von einem einzelnen Prozess verwaltet wird, sogar über ein Netzwerk. Es ist weniger effizient als Shared Memory, unterstützt aber beliebige Python-Objekte.
Zus?tzliche überlegungen
- In Python gibt es eine Vielzahl paralleler Verarbeitungsbibliotheken und -ans?tze . Ziehen Sie alternative Optionen in Betracht, wenn bestimmte Anforderungen durch Multiprocessing nicht erfüllt werden.
- überwachen Sie gemeinsam genutzte Objekte sorgf?ltig, um unbeabsichtigte ?nderungen zu vermeiden und die korrekte Funktionalit?t über Prozesse hinweg sicherzustellen.
- Obwohl Multiprocessing Shared-Memory-Funktionen bietet, ist es wichtig, dies zu tun Verstehen Sie die Einschr?nkungen und m?glichen Auswirkungen auf die Leistung, um Ihren Code effektiv zu optimieren.
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Pythons untestestes und PyTest sind zwei weit verbreitete Test -Frameworks, die das Schreiben, Organisieren und Ausführen automatisierter Tests vereinfachen. 1. Beide unterstützen die automatische Entdeckung von Testf?llen und liefern eine klare Teststruktur: Unittest definiert Tests durch Erben der Testpase -Klasse und beginnt mit Test \ _; PyTest ist pr?gnanter, ben?tigen nur eine Funktion, die mit Test \ _ beginnt. 2. Sie alle haben eine integrierte Behauptungsunterstützung: Unittest bietet AssertEqual, AssertRue und andere Methoden, w?hrend PyTest eine erweiterte Anweisung für die Assert verwendet, um die Fehlerdetails automatisch anzuzeigen. 3. Alle haben Mechanismen für die Vorbereitung und Reinigung von Tests: un

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Die dynamische Programmierung (DP) optimiert den L?sungsprozess, indem komplexe Probleme in einfachere Unterprobleme zerlegt und deren Ergebnisse gespeichert werden, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden. Es gibt zwei Hauptmethoden: 1. Top-Down (Memorisierung): Das Problem rekursiv zerlegen und Cache verwenden, um Zwischenergebnisse zu speichern; 2. Bottom-up (Tabelle): Iterativ L?sungen aus der grundlegenden Situation erstellen. Geeignet für Szenarien, in denen maximale/minimale Werte, optimale L?sungen oder überlappende Unterprobleme erforderlich sind, wie Fibonacci -Sequenzen, Rucksackprobleme usw. In Python k?nnen sie durch Dekoratoren oder Arrays implementiert werden, und die Aufmerksamkeit sollte für die Identifizierung rekursiver Beziehungen gezahlt werden, und die Optimierung der Komplexit?t des Raums.

Um einen benutzerdefinierten Iterator zu implementieren, müssen Sie die Methoden __iter__ und __next__ in der Klasse definieren. ① Die __iter__ -Methode gibt das Iteratorobjekt selbst, normalerweise selbst, um mit iterativen Umgebungen wie für Schleifen kompatibel zu sein. ② Die __Next__ -Methode steuert den Wert jeder Iteration, gibt das n?chste Element in der Sequenz zurück, und wenn es keine weiteren Elemente mehr gibt, sollte die Ausnahme der Stopperation geworfen werden. ③ Der Status muss korrekt nachverfolgt werden und die Beendigungsbedingungen müssen festgelegt werden, um unendliche Schleifen zu vermeiden. ④ Komplexe Logik wie Filterung von Dateizeilen und achten Sie auf die Reinigung der Ressourcen und die Speicherverwaltung; ⑤ Für eine einfache Logik k?nnen Sie stattdessen die Funktionsertrags für Generator verwenden, müssen jedoch eine geeignete Methode basierend auf dem spezifischen Szenario ausw?hlen.

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Das Python-Socket-Modul ist die Grundlage für die Netzwerkprogrammierung und bietet Niveau-Netzwerkkommunikationsfunktionen, die für das Erstellen von Client- und Serveranwendungen geeignet sind. Um einen grundlegenden TCP -Server einzurichten, müssen Sie Socket. Um einen TCP -Client zu erstellen, müssen Sie ein Socket -Objekt erstellen und .Connect () anrufen, um eine Verbindung zum Server herzustellen, und dann .Sendall () zum Senden von Daten und .recv () zum Empfangen von Antworten verwenden. Um mehrere Clients zu handhaben, k?nnen Sie 1. Threads verwenden: Starten Sie jedes Mal einen neuen Thread, wenn Sie eine Verbindung herstellen. 2. Asynchrone E/O: Zum Beispiel kann die Asyncio-Bibliothek eine nicht blockierende Kommunikation erreichen. Dinge zu beachten

Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Die Kernantwort auf die Python -Liste Slicing besteht darin, die Syntax [Start: Ende: Stufe] zu beherrschen und ihr Verhalten zu verstehen. 1. Das grundlegende Format der Listenschnitte ist die Liste [Start: Ende: Schritt], wobei der Start der Startindex (enthalten) ist, das Ende ist der Endindex (nicht enthalten) und Schritt ist die Schrittgr??e; 2. Start standardm??ig starten mit 0, lasse Ende standardm??ig bis zum Ende aus, standardm??ig standardm??ig 1 aus. 3.. Verwenden Sie My_List [: n], um die ersten N-Elemente zu erhalten, und verwenden Sie My_List [-n:], um die letzten N-Elemente zu erhalten. 4. Verwenden Sie den Schritt, um Elemente wie my_list [:: 2] zu überspringen, um gleiche Ziffern zu erhalten, und negative Schrittwerte k?nnen die Liste umkehren. 5. H?ufige Missverst?ndnisse umfassen den Endindex nicht
