Outils pour utilisateurs

Outils du site


python_multiprocessing

Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

Lien vers cette vue comparative

Les deux révisions précédentesRévision précédente
Prochaine révision
Révision précédente
python_multiprocessing [2021/11/18 12:57] – [Ressources sur le module multiprocessing] sergepython_multiprocessing [2022/06/21 13:42] (Version actuelle) – [Mon exemple à moi archi simple] serge
Ligne 14: Ligne 14:
 Le module multiprocessing utilise réellement un cœur pour chaque tâche, et il est possible que chaque tâche communique avec une autre.\\ Le module multiprocessing utilise réellement un cœur pour chaque tâche, et il est possible que chaque tâche communique avec une autre.\\
 Par contre, un processus n'utilise toujours qu'un seul cœur. Par contre, un processus n'utilise toujours qu'un seul cœur.
 +
 +=====Ressources sur le module multiprocessing=====
 +  * http://www.kasimte.com/multiprocessing-in-python-pool-process-queue-and-pipe
 +  * https://stackoverflow.com/questions/11515944/how-to-use-multiprocessing-queue-in-python
 +  * https://medium.com/analytics-vidhya/multithreading-and-multiprocessing-in-python-1f773d1d160d
 +  * https://www.geeksforgeeks.org/multiprocessing-python-set-2/
 +
 +Mais comme souvent, les tutos sont hyper-compliqués, les auteurs montrent qu'ils sont très forts avec des exemples inappropriés. 
 +
 +===Remarques===
 +Certains modules, tel que numpy, sont déjà multiprocess.
  
 =====Exemples de Multiprocessing===== =====Exemples de Multiprocessing=====
Ligne 125: Ligne 136:
     * Suivi des personnes devant la caméra     * Suivi des personnes devant la caméra
  
 +=====multiprocessing.shared_memory =====
 +====Ressources====
 +  * **[[https://docs.python.org/fr/3.9/library/multiprocessing.shared_memory.html|docs.python.org/fr Mémoire partagée en accès direct depuis plusieurs processus¶]]** 
 +
 +====Mon exemple à moi archi simple====
 +**Je n'ai pas besoin de montrer que je suis très fort pour me faire embaucher chez GAFAM.**
 +
 +<code python>
 +from time import time, sleep
 +import random
 +from multiprocessing import Process
 +from multiprocessing.sharedctypes import Value
 +
 +class SharedMemory:
 +    def __init__(self):
 +        self.val = Value("i", -4000)
 +        print(self.val, self.val.value)
 +        my_proc = Process(target=another_process,  args=(self.val, ))
 +        my_proc.start()
 +
 +    def shared_memory_master(self):
 +        t = time()
 +        while time() - t < 4:
 +            print(f"Lecture de {self.val}: {self.val.value}")
 +            sleep(0.1)
 +
 +def another_process(val):
 +    t = time()
 +    while time() - t < 3:
 +        n = random.randint(-1000, 1000)
 +        print(f"Maj de n = {n}")
 +        val.value = n
 +        sleep(0.3)
 +
 +if __name__ == "__main__":
 +    sh = SharedMemory()
 +    sh.shared_memory_master()
 +</code>
 +====Exemple d'utilisation bas niveau d'instances de SharedMemory====
 +
 +<code python>
 +from multiprocessing import shared_memory
 +
 +shm_a = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=10)
 +m = shm_a.buf
 +print('type(m)', type(m))
 +
 +buffer = shm_a.buf
 +print('len(buffer)', len(buffer))
 +
 +# Modify multiple at once
 +buffer[:4] = bytearray([22, 33, 44, 55])
 +# Modify single byte at a time
 +buffer[4] = 100
 +
 +# Attach to an existing shared memory block
 +shm_b = shared_memory.SharedMemory(shm_a.name)
 +
 +import array
 +
 +# Copy the data into a new array.array
 +ar = array.array('b', shm_b.buf[:5])
 +print('ar', ar)
 +
 +# Modify via shm_b using bytes
 +shm_b.buf[:5] = b'howdy'
 +
 +# Access via shm_a
 +print('bytes(shm_a.buf[:5])', bytes(shm_a.buf[:5]))
 +
 +# Close each SharedMemory instance
 +shm_b.close()
 +shm_a.close()
 +
 +# Call unlink only once to release the shared memory
 +shm_a.unlink()
 +</code>
 +
 +====Exemple de partage de numpy array====
 +<code python>
 +from multiprocessing import Process
 +from multiprocessing.managers import SharedMemoryManager
 +from multiprocessing.shared_memory import SharedMemory
 +
 +import numpy as np
 +
 +
 +def test(shared_mem: SharedMemory, dtype):
 +    a = np.frombuffer(shared_mem.buf, dtype=dtype)
 +    a[0] = -a[0]
 +
 +
 +if __name__ == "__main__":
 +    # Create the array
 +    N = int(10)
 +    unshared_arr = np.random.rand(N)
 +    DTYPE = unshared_arr.dtype
 +    with SharedMemoryManager() as smm:
 +        shared_mem = smm.SharedMemory(size=unshared_arr.nbytes)
 +        arr = np.frombuffer(shared_mem.buf, dtype=DTYPE)
 +        arr[:] = unshared_arr
 +        print("Originally, the first two elements of arr = %s" % (arr[:2]))
 +
 +        # Create, start, and finish the child processes
 +        p = Process(target=test, args=(shared_mem, DTYPE))
 +        p.start()
 +        p.join()
  
 +        # Printing out the changed values
 +        print("Now, the first two elements of arr = %s" % arr[:2])
 +</code>
  
  
 {{tag> kivy python sb }} {{tag> kivy python sb }}
python_multiprocessing.1637240271.txt.gz · Dernière modification : 2021/11/18 12:57 de serge