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Maison développement back-end Tutoriel Python Comment puis-je partager efficacement de grands tableaux en mémoire entre les processus de la bibliothèque multitraitement de Python??

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 AM

How can I efficiently share large in-memory arrays across processes in Python's multiprocessing library?

Objets 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?:

  1. Mémoire partagée?: Adaptée aux valeurs simples, aux tableaux ou aux ctypes, cette méthode empêche les écritures simultanées par plusieurs processus.
  2. 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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Comment Python Unittest ou Pytest Framework de Python facilite-t-il les tests automatisés? Comment Python Unittest ou Pytest Framework de Python facilite-t-il les tests automatisés? Jun 19, 2025 am 01:10 AM

L'Unittest et Pytest de Python sont deux cadres de test largement utilisés qui simplifient l'écriture, l'organisation et l'exécution de tests automatisés. 1. Les deux prennent en charge la découverte automatique des cas de test et fournissent une structure de test claire: unittest définit les tests en héritant de la classe TestCase et en commen?ant par Test \ _; PyTest est plus concis, il suffit d'une fonction à partir de test \ _. 2. Ils ont tous un support d'affirmation intégré: Unittest fournit ASSERTEQUAL, ASSERTTRUE et d'autres méthodes, tandis que PyTest utilise une instruction ASSERT améliorée pour afficher automatiquement les détails de l'échec. 3. Tous ont des mécanismes pour gérer la préparation et le nettoyage des tests: l'ONU

Comment utiliser Python pour l'analyse des données et la manipulation avec des bibliothèques comme Numpy et Pandas? Comment utiliser Python pour l'analyse des données et la manipulation avec des bibliothèques comme Numpy et Pandas? Jun 19, 2025 am 01:04 AM

PythonisidealfordataanalysysydUetonumpyandpandas.1) NumpyExcelsAtnumericalcomputations withfast, multidimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt (). 2) PandashandlesstructuredDatawitheSeriesandData

Que sont les techniques de programmation dynamique et comment les utiliser dans Python? Que sont les techniques de programmation dynamique et comment les utiliser dans Python? Jun 20, 2025 am 12:57 AM

La programmation dynamique (DP) optimise le processus de solution en décomposant des problèmes complexes en sous-problèmes plus simples et en stockant leurs résultats pour éviter les calculs répétés. Il existe deux méthodes principales: 1. De haut en bas (mémorisation): décomposer récursivement le problème et utiliser le cache pour stocker les résultats intermédiaires; 2. Affaisant (tableau): construire de manière itérative des solutions à partir de la situation de base. Convient pour des scénarios où des valeurs maximales / minimales, des solutions optimales ou des sous-problèmes qui se chevauchent sont nécessaires, tels que les séquences de Fibonacci, les problèmes de randonnée, etc. Dans Python, il peut être mis en ?uvre par le biais de décorateurs ou des tableaux, et l'attention doit être accordée à l'identification des relations récursives, à la définition de la situation de la banquette et à l'optimisation de la complexité de l'espace.

Comment pouvez-vous implémenter des itérateurs personnalisés dans Python en utilisant __iter__ et __Next__? Comment pouvez-vous implémenter des itérateurs personnalisés dans Python en utilisant __iter__ et __Next__? Jun 19, 2025 am 01:12 AM

Pour implémenter un itérateur personnalisé, vous devez définir les méthodes __iter__ et __Next__ dans la classe. ① La méthode __iter__ renvoie l'objet itérateur lui-même, généralement soi, pour être compatible avec des environnements itératifs tels que pour les boucles; ② La méthode __Next__ contr?le la valeur de chaque itération, renvoie l'élément suivant dans la séquence, et lorsqu'il n'y a plus d'éléments, une exception d'arrêt doit être lancée; ③ L'état doit être suivi correctement et les conditions de terminaison doivent être définies pour éviter les boucles infinies; ④ Logique complexe telle que le filtrage des lignes de fichiers et faire attention au nettoyage des ressources et à la gestion de la mémoire; ⑤ Pour une logique simple, vous pouvez envisager d'utiliser le rendement de la fonction du générateur à la place, mais vous devez choisir une méthode appropriée basée sur le scénario spécifique.

Quelles sont les tendances émergentes ou les orientations futures dans le langage de programmation Python et son écosystème? Quelles sont les tendances émergentes ou les orientations futures dans le langage de programmation Python et son écosystème? Jun 19, 2025 am 01:09 AM

Les tendances futures de Python incluent l'optimisation des performances, les invites de type plus fortes, la montée des temps d'exécution alternatifs et la croissance continue du champ AI / ML. Premièrement, CPYthon continue d'optimiser, améliorant les performances grace à un temps de démarrage plus rapide, à l'optimisation des appels de fonction et à des opérations entières proposées; Deuxièmement, les invites de type sont profondément intégrées dans les langues et les cha?nes d'outils pour améliorer l'expérience de sécurité et de développement du code; Troisièmement, des temps d'exécution alternatifs tels que Pyscript et Nuitka offrent de nouvelles fonctions et des avantages de performance; Enfin, les domaines de l'IA et de la science des données continuent de se développer, et les bibliothèques émergentes favorisent un développement et une intégration plus efficaces. Ces tendances indiquent que Python s'adapte constamment aux changements technologiques et maintient sa position principale.

Comment puis-je effectuer des programmes réseau dans Python à l'aide de sockets? Comment puis-je effectuer des programmes réseau dans Python à l'aide de sockets? Jun 20, 2025 am 12:56 AM

Le module de socket de Python est la base de la programmation réseau, offrant des fonctions de communication réseau de bas niveau, adaptées à la création d'applications client et serveur. Pour configurer un serveur TCP de base, vous devez utiliser socket.socket () pour créer des objets, lier des adresses et des ports, appelez .Listen () pour écouter les connexions et accepter les connexions client via .Accept (). Pour créer un client TCP, vous devez créer un objet Socket et appeler .Connect () pour vous connecter au serveur, puis utiliser .sendall () pour envoyer des données et .recv () pour recevoir des réponses. Pour gérer plusieurs clients, vous pouvez utiliser 1. Threads: Démarrez un nouveau thread à chaque fois que vous vous connectez; 2. E / S asynchrone: Par exemple, la bibliothèque Asyncio peut obtenir une communication non bloquante. Choses à noter

Comment trancher une liste dans Python? Comment trancher une liste dans Python? Jun 20, 2025 am 12:51 AM

La réponse principale au découpage de la liste Python est de ma?triser la syntaxe [start: fin: étape] et comprendre son comportement. 1. Le format de base du découpage de la liste est la liste [Démarrage: fin: étape], où le démarrage est l'index de démarrage (inclus), la fin est l'index final (non inclus), et l'étape est la taille de pas; 2. OMIT START Par défaut Démarrer à partir de 0, omettre la fin par défaut à la fin, omettez l'étape par défaut à 1; 3. Utilisez My_List [: N] pour obtenir les N premiers éléments et utilisez My_List [-N:] pour obtenir les N derniers éléments; 4. Utilisez l'étape pour sauter des éléments, tels que My_List [:: 2] pour obtenir des chiffres pair, et les valeurs d'étape négatives peuvent inverser la liste; 5. Les malentendus communs incluent l'indice final pas

Polymorphisme dans les classes python Polymorphisme dans les classes python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance

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