好的，各位观众，欢迎来到“Python 多进程共享内存与进程同步：高性能通信”专场！我是今天的讲师，一个在 Python 多进程的坑里摸爬滚打多年的老司机。今天，咱们就来聊聊如何在 Python 的多进程世界里，让进程们像好哥们一样共享内存，互通有无，并且和谐相处，避免打架。 开场白：多进程的诱惑与挑战 话说，单核 CPU 时代，咱们写代码那叫一个轻松愉快，一个进程搞定一切。但是，随着 CPU 核心数的增加，不用多进程，简直就是对硬件资源的犯罪！Python 的 multiprocessing 模块，就像一把钥匙，打开了多进程编程的大门。 但是，多进程就像一群熊孩子，如果不加以管教，就会乱成一团。每个进程都有自己的独立内存空间，就像一个独立的房间，彼此之间默认是老死不相往来的。这对于一些需要共享数据、协同工作的场景来说，简直就是噩梦。 所以，今天咱们要解决的核心问题就是： 如何让多个进程共享内存，实现高效的数据交换？ 如何保证多个进程在访问共享内存时，不会发生冲突，导致数据混乱？ 第一幕：共享内存的正确打开方式 Python 的 multiprocessing 模块为我们提供了几种共享 …
Python `multiprocessing` 共享内存与进程同步：高性能通信
好的，各位朋友们，欢迎来到今天的“Python multiprocessing 共享内存与进程同步：高性能通信”讲座现场！我是你们的老朋友，bug 终结者，代码美容师，今天咱们就来聊聊 Python 多进程里那些让人又爱又恨的共享内存和进程同步。 开场白：多进程，好东西，但不好驾驭 话说，Python 因为 GIL (Global Interpreter Lock) 的存在，多线程并不能真正利用多核 CPU 的优势。于是乎，multiprocessing 模块应运而生，它允许我们创建多个独立的进程，每个进程都有自己的 Python 解释器和内存空间，真正实现并行计算。 但是，问题也来了。进程之间是独立的，数据交换成了大难题。就像两个国家，语言不通，文化各异，想合作搞事情，那可得费一番周折。这时，共享内存和进程同步就成了我们的“外交官”和“翻译机”，帮助我们搞定多进程之间的通信和协作。 第一幕：共享内存，数据直通车 共享内存，顾名思义，就是一块大家都能访问的内存区域。就像一个公共黑板，每个进程都可以往上面写字和擦字。这样，进程之间就可以直接读写数据，避免了传统 IPC (Inter-Pr …
并行计算：`joblib` 与 `multiprocessing` 在 NumPy 中的应用
好的，各位听众老爷，欢迎来到今天的“并行计算那点事儿”讲堂！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”的AI君。今天咱们不聊风花雪月，只谈并行计算，尤其是joblib和multiprocessing这两位在NumPy世界里呼风唤雨的大佬。 开场白：单挑BOSS太慢？组队刷怪才是王道！ 话说，咱们程序员每天的工作，就像游戏里的勇者，面对各种各样的Bug和需求，一路披荆斩棘。但有些任务，比如处理海量数据、训练复杂模型，简直就是史诗级BOSS，单枪匹马硬刚，耗时耗力，头发都掉光了也未必能搞定。 这个时候，就需要我们的秘密武器——并行计算！想象一下，你不再是一个人孤军奋战，而是召唤了一群小伙伴，大家齐心协力，分工合作，一起刷BOSS，效率自然蹭蹭蹭往上涨！🚀 而joblib和multiprocessing，就是咱们组队刷怪的强力工具。它们能让你轻松地将任务分解成多个子任务，分配给多个CPU核心并行执行，从而大幅提升计算速度。 第一幕：multiprocessing——自带光环的“亲儿子” multiprocessing是Python自带的模块，就像是Python的“亲儿子”，血统纯正，功能强大。 …