programming python

Python đa xử lý lưu dữ liệu

Gần đây, tôi được hỏi về việc chia sẻ các mảng lớn có nhiều mảng khi sử dụng

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

4 của Python. Mặc dù không được ghi lại rõ ràng, nhưng điều này thực sự có thể. Tôi sẽ viết về thủ thuật nhỏ này trong bài viết ngắn này. Hy vọng nó giúp. ] Cần lưu ý rằng tôi đang sử dụng Python 3. 6. Do đó, hướng dẫn này có thể không hoạt động trên các phiên bản Python cũ hơn

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

4 cung cấp các cách dễ dàng để thực hiện song song các tác vụ ràng buộc CPU trong Python. Tuy nhiên, không giống như đa luồng, khi truyền đối số cho các tiến trình con, các dữ liệu này trong đối số phải được chọn. Trong hầu hết các trường hợp, điều này là tốt. Đối với một số tình huống, nó không phải là. Bây giờ giả sử rằng chúng ta có một ma trận dữ liệu lớn. Chúng tôi muốn mỗi quy trình con thực hiện các tác vụ độc lập dựa trên ma trận dữ liệu này và chúng chỉ cần quyền truy cập chỉ đọc vào ma trận dữ liệu. Nếu chúng ta gửi ma trận dữ liệu cho từng tiến trình con một cách bình thường, nó sẽ bị chọn mỗi khi chúng ta lên lịch cho một tác vụ mới và rất nhiều dung lượng bộ nhớ và băng thông sẽ bị lãng phí. Để giảm thiểu vấn đề này, chúng ta có thể chia sẻ ma trận dữ liệu giữa các tiến trình con

Gói

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

6 cung cấp các đối tượng có thể chia sẻ sau. ________ 00, ________ 01, ________ 02, ________ 03. Các chi tiết có thể được tìm thấy. Về cơ bản,

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

0 và

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

1 không có khóa, trong khi

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

2 và

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

3 thì có. Bởi vì chúng tôi chỉ cần quyền truy cập chỉ đọc và chúng tôi muốn chia sẻ một ma trận, chúng tôi sẽ sử dụng

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

1. Đoạn mã sau sẽ tạo ra một

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

1 nhân đôi

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

1 này là một mảng 1D hoặc một đoạn bộ nhớ sẽ được sử dụng để chứa ma trận dữ liệu. Để thao tác dữ liệu của nó dễ dàng hơn, chúng ta có thể bọc nó dưới dạng một mảng

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

21 bằng cách sử dụng hàm

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

22. Đoạn mã sau cho biết cách một

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

1 được bọc dưới dạng một mảng

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

21 và cách sử dụng

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

25 để điền vào

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

1 với dữ liệu hiện có

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

Ghi chú. bạn không cần sao chép tất cả dữ liệu vào

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

1 mới tạo cùng một lúc. Chẳng hạn, bạn có thể điền từng hàng bằng cách sử dụng thứ gì đó như

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

Quan trọng.

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

29 KHÔNG nên được chia sẻ với các tiến trình con

Bây giờ chúng ta đã sẵn sàng chia sẻ ma trận dữ liệu với các tiến trình con. Về cơ bản, mỗi tiến trình con cần có quyền truy cập vào

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

20 và

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

21 [

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

21 có thể được sao chép vào từng tiến trình mà không cần chia sẻ]. Python yêu cầu đối tượng dùng chung phải được chia sẻ theo thừa kế. Do đó, chúng tôi không thể vượt qua

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

20 làm đối số khi sử dụng

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

24 hoặc

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

25. Thay vào đó, khi tạo nhóm, chúng tôi chỉ định một

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

26 và

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

27 của nó.

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

27 sẽ chứa

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

20 và

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

21 của chúng tôi.

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

26 sẽ được gọi khi tiến trình con được khởi tạo và chịu trách nhiệm lưu trữ

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

20 và

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

21 dưới dạng biến toàn cục. Việc triển khai đơn giản nhất của

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

26 này giống như sau

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

Nhóm sau đó được khởi chạy thông qua

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

Bây giờ chúng ta có thể viết hàm worker. Như một ví dụ về đồ chơi, hàm worker của chúng ta sẽ chỉ chấp nhận một đối số, chỉ mục hàng i và tính tổng của hàng thứ i của

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

20. Bởi vì cả

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

20 và

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

21 đều được lưu trữ trong

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

28, hàm worker đơn giản như sau

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

Lưu ý rằng vì

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

20 là một

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

1, chúng ta cần bọc nó lại bằng cách sử dụng thông tin hình dạng

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

21 trước khi sử dụng các hàm

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

Với hàm worker đã sẵn sàng, chúng ta có thể sử dụng

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

24 để gán nhiệm vụ tính tổng từng hàng cho các tiến trình con và thu thập kết quả. Đặt mọi thứ lại với nhau, chúng ta có

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

Viết để chia sẻ mảng ⚠️

Cũng có thể ghi dữ liệu vào một mảng dùng chung từ tiến trình con. Tuy nhiên, chúng ta phải cẩn thận vì ghi không đồng bộ có thể dẫn đến kết quả không mong muốn

Nếu mỗi tiến trình con ghi vào các phần không chồng lấp của mảng, mọi thứ sẽ ổn. Nếu không, chúng ta sẽ cần tránh các điều kiện đua xe. Khi cần khóa, chúng ta có thể sử dụng

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

3 thay vì

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

1. Ngoài ra, khi bọc một

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

3 bằng một khóa dưới dạng một mảng

X_shape = [16, 1000000]
# Randomly generate some data
data = np.random.randn[*X_shape]
X = RawArray['d', X_shape[0] * X_shape[1]]
# Wrap X as an numpy array so we can easily manipulates its data.
X_np = np.frombuffer[X, dtype=np.float64].reshape[X_shape]
# Copy data to our shared array.
np.copyto[X_np, data]

21, chúng ta cần sử dụng cách sau để thay thế

Python có bộ nhớ dùng chung đa xử lý không?

Python cung cấp khả năng tạo và quản lý các quy trình mới thông qua tính năng đa xử lý. lớp quy trình. Trong lập trình đa xử lý, chúng ta thường cần chia sẻ dữ liệu và trạng thái chương trình giữa các quy trình. Điều này có thể đạt được bằng cách sử dụng bộ nhớ dùng chung thông qua các kiểu chữ dùng chung .

Chuỗi hàng đợi đa xử lý có an toàn không?

Điều này bao gồm hàng đợi trong đa xử lý. Hàng đợi là luồng và xử lý an toàn . Điều này có nghĩa là các quy trình có thể nhận [] và đặt [] các mục từ và vào hàng đợi đồng thời mà không sợ điều kiện chạy đua.

Khi nào tôi nên sử dụng đa xử lý trong Python?

Nhóm đa xử lý Python có thể được sử dụng để thực thi song song một chức năng trên nhiều giá trị đầu vào , phân phối dữ liệu đầu vào giữa các quy trình [song song hóa dữ liệu].

Đa xử lý có thể truy cập các biến toàn cục không?

Bạn có thể chia sẻ một biến toàn cục với tất cả các quy trình worker con trong nhóm đa xử lý bằng cách xác định biến đó trong hàm khởi tạo quy trình worker . Trong hướng dẫn này, bạn sẽ khám phá cách chia sẻ biến toàn cục với tất cả worker trong nhóm quy trình Python.

Viết để chia sẻ mảng ⚠️

Python có bộ nhớ dùng chung đa xử lý không?

Chuỗi hàng đợi đa xử lý có an toàn không?

Khi nào tôi nên sử dụng đa xử lý trong Python?

Đa xử lý có thể truy cập các biến toàn cục không?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề