పారలల్ పవర్‌ను అన్‌లాక్ చేయడం: పైథాన్ మల్టీప్రాసెసింగ్ షేర్డ్ మెమరీపై సమగ్ర విశ్లేషణ

మల్టీ-కోర్ ప్రాసెసర్‌ల యుగంలో, పారలల్‌గా పనులు చేయగల సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రాయడం అనేది ఇకపై ప్రత్యేక నైపుణ్యం కాదు—ఇది హై-పెర్ఫార్మెన్స్ అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి అవసరం. పైథాన్ యొక్క multiprocessing మాడ్యూల్ ఈ కోర్‌లను ఉపయోగించుకోవడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనం, అయితే దీనికి ఒక ప్రాథమిక సవాలు ఉంది: ప్రాసెస్‌లు, డిజైన్ ప్రకారం, మెమరీని పంచుకోవు. ప్రతి ప్రాసెస్ దాని స్వంత వేరు చేయబడిన మెమరీ స్పేస్‌లో పనిచేస్తుంది, ఇది భద్రత మరియు స్థిరత్వానికి చాలా బాగుంది, అయితే అవి కమ్యూనికేట్ చేయవలసి వచ్చినప్పుడు లేదా డేటాను భాగస్వామ్యం చేయవలసి వచ్చినప్పుడు సమస్యను సృష్టిస్తుంది.

ఇక్కడే షేర్డ్ మెమరీ యొక్క ప్రాముఖ్యత వస్తుంది. ఇది విభిన్న ప్రాసెస్‌లు ఒకే మెమరీ బ్లాక్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు సవరించడానికి ఒక మెకానిజమ్‌ను అందిస్తుంది, తద్వారా సమర్థవంతమైన డేటా మార్పిడి మరియు సమన్వయాన్ని సాధ్యం చేస్తుంది. multiprocessing మాడ్యూల్ దీనిని సాధించడానికి అనేక మార్గాలను అందిస్తుంది, అయితే అత్యంత సాధారణమైనవి Value, Array, మరియు బహుముఖ Manager ఆబ్జెక్ట్‌లు. ఈ సాధనాల మధ్య తేడాని అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం, ఎందుకంటే తప్పు ఎంపిక పనితీరు సమస్యలకు లేదా అతి క్లిష్టమైన కోడ్‌కు దారితీస్తుంది.

ఈ గైడ్ ఈ మూడు మెకానిజమ్‌లను వివరంగా విశ్లేషిస్తుంది, స్పష్టమైన ఉదాహరణలను మరియు మీ నిర్దిష్ట వినియోగ కేసుకు ఏది సరైనదో నిర్ణయించడానికి ఒక ఆచరణాత్మక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది.

మల్టీప్రాసెసింగ్‌లో మెమరీ మోడల్‌ను అర్థం చేసుకోవడం

టూల్స్‌లోకి వెళ్లే ముందు, వాటి అవసరం ఎందుకు ఉందో అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం. మీరు multiprocessing ఉపయోగించి కొత్త ప్రాసెస్‌ను ప్రారంభించినప్పుడు, ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ దాని కోసం పూర్తిగా వేరు చేయబడిన మెమరీ స్పేస్‌ను కేటాయిస్తుంది. ప్రాసెస్ ఐసోలేషన్ అని పిలువబడే ఈ భావన, ఒక ప్రాసెస్‌లోని వేరియబుల్ మరొక ప్రాసెస్‌లోని అదే పేరు గల వేరియబుల్‌కు పూర్తిగా స్వతంత్రంగా ఉంటుందని అర్థం.

ఇది మల్టీ-థ్రెడింగ్ నుండి ఒక ముఖ్యమైన వ్యత్యాసం, ఇక్కడ ఒకే ప్రాసెస్‌లోని థ్రెడ్‌లు డిఫాల్ట్‌గా మెమరీని పంచుకుంటాయి. అయితే, పైథాన్‌లో, గ్లోబల్ ఇంటర్‌ప్రెటర్ లాక్ (GIL) తరచుగా CPU-బౌండ్ టాస్క్‌ల కోసం థ్రెడ్‌లను నిజమైన పారలలిజమ్‌ను సాధించకుండా నిరోధిస్తుంది, తద్వారా గణనీయమైన పని కోసం మల్టీప్రాసెసింగ్ ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడిన ఎంపికగా మారుతుంది. దీనికి బదులుగా, మనం మన ప్రాసెస్‌ల మధ్య డేటాను ఎలా పంచుకుంటామో స్పష్టంగా చెప్పాలి.

విధానం 1: సాధారణ ప్రాధమికాలు - Value మరియు Array

multiprocessing.Value మరియు multiprocessing.Array డేటాను భాగస్వామ్యం చేయడానికి అత్యంత ప్రత్యక్ష మరియు పనితీరు గల మార్గాలు. అవి ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ ద్వారా నిర్వహించబడే షేర్డ్ మెమరీ బ్లాక్‌లో ఉండే లో-లెవల్ C డేటా రకాల చుట్టూ ఉన్న ముఖ్యమైన "వ్రాపర్స్". ఈ ప్రత్యక్ష మెమరీ యాక్సెస్ వాటిని చాలా వేగంగా చేస్తుంది.

multiprocessing.Valueతో ఒకే డేటాను భాగస్వామ్యం చేయడం

పేరు సూచించినట్లుగా, Value ఒకే, ప్రాధమిక విలువను, ఉదాహరణకు ఒక పూర్ణాంకం, ఒక ఫ్లోట్ లేదా ఒక బూలియన్ వంటి వాటిని భాగస్వామ్యం చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. మీరు Valueని సృష్టించినప్పుడు, C డేటా రకాలకు అనుగుణంగా టైప్ కోడ్‌ను ఉపయోగించి దాని రకాన్ని మీరు తప్పనిసరిగా పేర్కొనాలి.

బహుళ ప్రాసెస్‌లు షేర్డ్ కౌంటర్‌ను పెంచే ఉదాహరణను చూద్దాం.

            
import multiprocessing

def worker(shared_counter, lock):
    for _ in range(10000):
        # Use a lock to prevent race conditions
        with lock:
            shared_counter.value += 1

if __name__ == "__main__":
    # 'i' for signed integer, 0 is the initial value
    counter = multiprocessing.Value('i', 0)
    lock = multiprocessing.Lock()

    processes = []
    for _ in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(counter, lock))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print(f"Final counter value: {counter.value}")
    # Expected output: Final counter value: 100000

            

              
                Copy
              
            
          

ముఖ్య విషయాలు:

• టైప్ కోడ్‌లు: మేము సైన్డ్ పూర్ణాంకం కోసం 'i'ని ఉపయోగించాము. ఇతర సాధారణ కోడ్‌లలో డబుల్-ప్రెసిషన్ ఫ్లోట్ కోసం 'd' మరియు సింగిల్ క్యారెక్టర్ కోసం 'c' ఉన్నాయి.
• The .value attribute: అంతర్లీన డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి లేదా సవరించడానికి మీరు తప్పనిసరిగా .value అట్రిబ్యూట్‌ను ఉపయోగించాలి.
• సింక్రనైజేషన్ మాన్యువల్: multiprocessing.Lock వినియోగాన్ని గమనించండి. లాక్ లేకుండా, బహుళ ప్రాసెస్‌లు కౌంటర్ విలువను చదవగలవు, దానిని పెంచగలవు మరియు ఏకకాలంలో తిరిగి రాయగలవు, దీనివల్ల కొన్ని ఇంక్రిమెంట్లు కోల్పోవడం అనే రేస్ కండిషన్ ఏర్పడుతుంది. Value మరియు Array ఎటువంటి ఆటోమేటిక్ సింక్రనైజేషన్‌ను అందించవు; మీరు దానిని మీరే నిర్వహించుకోవాలి.

multiprocessing.Arrayతో డేటా సేకరణను భాగస్వామ్యం చేయడం

Array Value మాదిరిగానే పనిచేస్తుంది కానీ ఒకే ప్రాధమిక రకం యొక్క స్థిర-పరిమాణ అర్రేను భాగస్వామ్యం చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. సంఖ్యా డేటాను భాగస్వామ్యం చేయడానికి ఇది చాలా సమర్థవంతమైనది, ఇది శాస్త్రీయ మరియు హై-పెర్ఫార్మెన్స్ కంప్యూటింగ్‌లో ఒక ప్రధాన అంశంగా మారుతుంది.

            
import multiprocessing

def square_elements(shared_array, lock, start_index, end_index):
    for i in range(start_index, end_index):
        # A lock isn't strictly needed here if processes work on different indices,
        # but it's crucial if they might modify the same index.
        with lock:
            shared_array[i] = shared_array[i] * shared_array[i]

if __name__ == "__main__":
    # 'i' for signed integer, initialized with a list of values
    initial_data = list(range(10))
    shared_arr = multiprocessing.Array('i', initial_data)
    lock = multiprocessing.Lock()

    p1 = multiprocessing.Process(target=square_elements, args=(shared_arr, lock, 0, 5))
    p2 = multiprocessing.Process(target=square_elements, args=(shared_arr, lock, 5, 10))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

    print(f"Final array: {list(shared_arr)}")
    # Expected output: Final array: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

            

              
                Copy
              
            
          

ముఖ్య విషయాలు:

• స్థిర పరిమాణం మరియు రకం: ఒకసారి సృష్టించిన తర్వాత, Array యొక్క పరిమాణం మరియు డేటా రకాన్ని మార్చలేము.
• డైరెక్ట్ ఇండెక్సింగ్: మీరు ప్రామాణిక లిస్ట్-వంటి ఇండెక్సింగ్‌ను (ఉదాహరణకు, shared_arr[i]) ఉపయోగించి ఎలిమెంట్స్‌ను యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు సవరించవచ్చు.
• సింక్రనైజేషన్ గమనిక: పై ఉదాహరణలో, ప్రతి ప్రాసెస్ అర్రే యొక్క విభిన్న, అతివ్యాప్తి లేని స్లైస్‌పై పనిచేస్తుంది కాబట్టి, లాక్ అనవసరం అనిపించవచ్చు. అయితే, రెండు ప్రాసెస్‌లు ఒకే ఇండెక్స్‌కు వ్రాసే అవకాశం ఉంటే, లేదా ఒక ప్రాసెస్ స్థిరమైన స్థితిని చదవవలసి ఉండగా మరొకటి వ్రాస్తుంటే, డేటా సమగ్రతను నిర్ధారించడానికి లాక్ చాలా అవసరం.

Value మరియు Array యొక్క లాభాలు మరియు నష్టాలు

• లాభాలు:
  • అధిక పనితీరు: కనిష్ట ఓవర్‌హెడ్ మరియు డైరెక్ట్ మెమరీ యాక్సెస్ కారణంగా డేటాను పంచుకోవడానికి వేగవంతమైన మార్గం.
  • తక్కువ మెమరీ వినియోగం: ప్రాధమిక రకాల కోసం సమర్థవంతమైన నిల్వ.
• నష్టాలు:
  • పరిమిత డేటా రకాలు: సాధారణ C-అనుకూల డేటా రకాలను మాత్రమే నిర్వహించగలదు. మీరు పైథాన్ డిక్షనరీ, లిస్ట్ లేదా కస్టమ్ ఆబ్జెక్ట్‌ను నేరుగా నిల్వ చేయలేరు.
  • మాన్యువల్ సింక్రనైజేషన్: రేస్ కండిషన్‌లను నిరోధించడానికి లాక్‌లను అమలు చేయడానికి మీరు బాధ్యత వహించాలి, ఇది లోపాలకు దారితీయవచ్చు.
  • ఫ్లెక్సిబిలిటీ లేకపోవడం: Array స్థిర పరిమాణాన్ని కలిగి ఉంటుంది.

విధానం 2: ఫ్లెక్సిబుల్ పవర్‌హౌస్ - Manager ఆబ్జెక్ట్‌లు

మీరు కాన్ఫిగరేషన్‌ల డిక్షనరీ లేదా ఫలితాల జాబితా వంటి మరింత సంక్లిష్టమైన పైథాన్ ఆబ్జెక్ట్‌లను భాగస్వామ్యం చేయాల్సి వస్తే ఏమిటి? ఇక్కడే multiprocessing.Manager ప్రకాశిస్తుంది. ఒక మేనేజర్ ప్రాసెస్‌ల అంతటా ప్రామాణిక పైథాన్ ఆబ్జెక్ట్‌లను భాగస్వామ్యం చేయడానికి ఉన్నత-స్థాయి, సరళమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది.

మేనేజర్ ఆబ్జెక్ట్‌లు ఎలా పనిచేస్తాయి: సర్వర్ ప్రాసెస్ మోడల్

డైరెక్ట్ షేర్డ్ మెమరీని ఉపయోగించే Value మరియు Array వలె కాకుండా, ఒక Manager భిన్నంగా పనిచేస్తుంది. మీరు ఒక మేనేజర్‌ను ప్రారంభించినప్పుడు, అది ఒక ప్రత్యేక సర్వర్ ప్రాసెస్‌ను ప్రారంభిస్తుంది. ఈ సర్వర్ ప్రాసెస్ అసలు పైథాన్ ఆబ్జెక్ట్‌లను (ఉదాహరణకు, నిజమైన డిక్షనరీ) కలిగి ఉంటుంది.

మీ ఇతర వర్కర్ ప్రాసెస్‌లకు ఈ ఆబ్జెక్ట్‌కు నేరుగా యాక్సెస్ లభించదు. బదులుగా, అవి ఒక ప్రత్యేక ప్రాక్సీ ఆబ్జెక్ట్‌ను అందుకుంటాయి. ఒక వర్కర్ ప్రాసెస్ ప్రాక్సీపై ఒక ఆపరేషన్‌ను (ఉదాహరణకు shared_dict['key'] = 'value' వంటిది) నిర్వహించినప్పుడు, తెరవెనుక ఈ క్రిందివి జరుగుతాయి:

1. మెథడ్ కాల్ మరియు దాని ఆర్గ్యుమెంట్‌లు సీరియలైజ్ చేయబడతాయి (పికిల్ చేయబడతాయి).
2. ఈ సీరియలైజ్ చేయబడిన డేటా ఒక కనెక్షన్ (పైప్ లేదా సాకెట్ వంటిది) ద్వారా మేనేజర్ యొక్క సర్వర్ ప్రాసెస్‌కు పంపబడుతుంది.
3. సర్వర్ ప్రాసెస్ డేటాను డిసీరియలైజ్ చేస్తుంది మరియు నిజమైన ఆబ్జెక్ట్‌పై ఆపరేషన్‌ను అమలు చేస్తుంది.
4. ఆపరేషన్ ఒక విలువను తిరిగి ఇస్తే, అది సీరియలైజ్ చేయబడి వర్కర్ ప్రాసెస్‌కు తిరిగి పంపబడుతుంది.

ముఖ్యంగా, మేనేజర్ ప్రాసెస్ అవసరమైన అన్ని లాకింగ్ మరియు సింక్రనైజేషన్‌లను అంతర్గతంగా నిర్వహిస్తుంది. ఇది డెవలప్‌మెంట్‌ను గణనీయంగా సులభతరం చేస్తుంది మరియు రేస్ కండిషన్ లోపాలకు తక్కువ అవకాశం ఇస్తుంది, అయితే ఇది కమ్యూనికేషన్ మరియు సీరియలైజేషన్ ఓవర్‌హెడ్ కారణంగా పనితీరు ఖర్చుతో వస్తుంది.

సంక్లిష్ట ఆబ్జెక్ట్‌లను భాగస్వామ్యం చేయడం: Manager.dict() మరియు Manager.list()

మన కౌంటర్ ఉదాహరణను తిరిగి వ్రాద్దాం, కానీ ఈసారి మనం బహుళ కౌంటర్లను నిల్వ చేయడానికి Manager.dict()ని ఉపయోగిస్తాము.

            
import multiprocessing

def worker(shared_dict, worker_id):
    # Each worker has its own key in the dictionary
    key = f'worker_{worker_id}'
    shared_dict[key] = 0
    for _ in range(1000):
        shared_dict[key] += 1

if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Manager() as manager:
        # The manager creates a shared dictionary
        shared_data = manager.dict()

        processes = []
        for i in range(5):
            p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_data, i))
            processes.append(p)
            p.start()

        for p in processes:
            p.join()

        print(f"Final shared dictionary: {dict(shared_data)}")
        # Expected output might look like:
        # Final shared dictionary: {'worker_0': 1000, 'worker_1': 1000, 'worker_2': 1000, 'worker_3': 1000, 'worker_4': 1000}

            

              
                Copy
              
            
          

ముఖ్య విషయాలు:

• మాన్యువల్ లాక్‌లు లేవు: Lock ఆబ్జెక్ట్ లేకపోవడాన్ని గమనించండి. మేనేజర్ యొక్క ప్రాక్సీ ఆబ్జెక్ట్‌లు థ్రెడ్-సేఫ్ మరియు ప్రాసెస్-సేఫ్, మీ కోసం సింక్రనైజేషన్‌ను నిర్వహిస్తాయి.
• పైథానిక్ ఇంటర్‌ఫేస్: మీరు సాధారణ పైథాన్ డిక్షనరీల మరియు లిస్ట్‌లతో వ్యవహరించినట్లే manager.dict() మరియు manager.list()తో వ్యవహరించవచ్చు.
• మద్దతు ఉన్న రకాలు: మేనేజర్‌లు list, dict, Namespace, Lock, Event, Queue, మరియు మరెన్నో షేర్డ్ వెర్షన్‌లను సృష్టించగలవు, నమ్మశక్యం కాని బహుముఖ ప్రజ్ఞను అందిస్తాయి.

Manager ఆబ్జెక్ట్‌ల లాభాలు మరియు నష్టాలు

• లాభాలు:
  • సంక్లిష్ట ఆబ్జెక్ట్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది: పికిల్ చేయగల దాదాపు ఏదైనా ప్రామాణిక పైథాన్ ఆబ్జెక్ట్‌ను పంచుకోగలదు.
  • ఆటోమేటిక్ సింక్రనైజేషన్: అంతర్గతంగా లాకింగ్‌ను నిర్వహిస్తుంది, కోడ్‌ను సరళంగా మరియు సురక్షితంగా చేస్తుంది.
  • అధిక ఫ్లెక్సిబిలిటీ: పెరగగల లేదా కుదించగల జాబితాలు మరియు నిఘంటువులు వంటి డైనమిక్ డేటా నిర్మాణాలకు మద్దతు ఇస్తుంది.
• నష్టాలు:
  • తక్కువ పనితీరు: సర్వర్ ప్రాసెస్, ఇంటర్-ప్రాసెస్ కమ్యూనికేషన్ (IPC) మరియు ఆబ్జెక్ట్ సీరియలైజేషన్ ఓవర్‌హెడ్ కారణంగా Value/Array కంటే గణనీయంగా నెమ్మదిగా ఉంటుంది.
  • అధిక మెమరీ వినియోగం: మేనేజర్ ప్రాసెస్ స్వయంగా వనరులను వినియోగిస్తుంది.

పోలిక పట్టిక: Value/Array వర్సెస్ Manager

ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకత్వం: దేన్ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి?

సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోవడం అనేది పనితీరు మరియు సౌలభ్యం మధ్య ఒక క్లాసిక్ ఇంజనీరింగ్ ట్రేడ్-ఆఫ్. ఇక్కడ ఒక సాధారణ నిర్ణయం తీసుకునే ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఉంది:

మీరు Value లేదా Arrayని ఈ సందర్భాలలో ఉపయోగించాలి:

• పనితీరు మీకు ప్రధాన ఆందోళన అయితే. మీరు సైంటిఫిక్ కంప్యూటింగ్, డేటా అనాలిసిస్ లేదా రియల్-టైమ్ సిస్టమ్స్ వంటి డొమైన్‌లో పనిచేస్తున్నట్లయితే, ఇక్కడ ప్రతి మైక్రోసెకండ్ ముఖ్యమైనది.
• మీరు సరళమైన, సంఖ్యాపరమైన డేటాను పంచుకుంటున్నట్లయితే. ఇందులో కౌంటర్లు, ఫ్లాగ్‌లు, స్టేటస్ ఇండికేటర్లు లేదా పెద్ద సంఖ్యల శ్రేణులు (ఉదాహరణకు, NumPy వంటి లైబ్రరీలతో ప్రాసెసింగ్ కోసం) ఉంటాయి.
• లాక్‌లు లేదా ఇతర ప్రాధమికాలను ఉపయోగించి మాన్యువల్ సింక్రనైజేషన్ అవసరాన్ని మీరు అర్థం చేసుకుని, దానికి సుఖంగా ఉన్నట్లయితే.

మీరు Managerని ఈ సందర్భాలలో ఉపయోగించాలి:

• డెవలప్‌మెంట్ సౌలభ్యం మరియు కోడ్ రీడబిలిటీ రా స్పీడ్ కంటే ముఖ్యమైనవి అయితే.
• డిక్షనరీలు, స్ట్రింగ్‌ల జాబితాలు లేదా నెస్టెడ్ ఆబ్జెక్ట్‌ల వంటి సంక్లిష్ట లేదా డైనమిక్ పైథాన్ డేటా నిర్మాణాలను మీరు పంచుకోవాల్సిన అవసరం ఉంటే.
• భాగస్వామ్యం చేయబడిన డేటా అత్యంత అధిక ఫ్రీక్వెన్సీతో అప్‌డేట్ చేయబడనట్లయితే, అంటే మీ అప్లికేషన్ యొక్క వర్క్‌లోడ్ కోసం IPC యొక్క ఓవర్‌హెడ్ ఆమోదయోగ్యమైనది.
• మీరు కాన్ఫిగరేషన్ డిక్షనరీ లేదా ఫలితాల క్యూ వంటి సాధారణ స్థితిని పంచుకోవాల్సిన ప్రక్రియలతో కూడిన సిస్టమ్‌ను రూపొందిస్తున్నట్లయితే.

ప్రత్యామ్నాయాలపై ఒక గమనిక

షేర్డ్ మెమరీ ఒక శక్తివంతమైన మోడల్ అయినప్పటికీ, ప్రాసెస్‌లు కమ్యూనికేట్ చేయడానికి ఇది ఏకైక మార్గం కాదు. multiprocessing మాడ్యూల్ Queue మరియు Pipe వంటి మెసేజ్-పాసింగ్ మెకానిజమ్‌లను కూడా అందిస్తుంది. అన్ని ప్రాసెస్‌లు ఒక సాధారణ డేటా ఆబ్జెక్ట్‌కు యాక్సెస్ కలిగి ఉండటానికి బదులుగా, అవి విభిన్న సందేశాలను పంపుతాయి మరియు అందుకుంటాయి. ఇది తరచుగా సరళమైన, తక్కువ కపల్డ్ డిజైన్‌లకు దారితీస్తుంది మరియు ప్రొడ్యూసర్-కన్స్యూమర్ నమూనాలకు లేదా పైప్‌లైన్ దశల మధ్య పనులను పంపడానికి మరింత అనుకూలంగా ఉంటుంది.

ముగింపు

పైథాన్ యొక్క multiprocessing మాడ్యూల్ పారలల్ అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి ఒక బలమైన టూల్‌కిట్‌ను అందిస్తుంది. డేటాను భాగస్వామ్యం చేసే విషయంలో, లో-లెవల్ ప్రాధమికాలు మరియు హై-లెవల్ అబ్‌స్ట్రాక్షన్‌ల మధ్య ఎంపిక ఒక ప్రాథమిక ట్రేడ్-ఆఫ్‌ను నిర్వచిస్తుంది.

• Value మరియు Array షేర్డ్ మెమరీకి ప్రత్యక్ష యాక్సెస్ అందించడం ద్వారా అద్భుతమైన వేగాన్ని అందిస్తాయి, సాధారణ డేటా రకాలతో పనిచేసే పనితీరు-సున్నితమైన అప్లికేషన్‌లకు వాటిని ఆదర్శవంతమైన ఎంపికగా చేస్తాయి.
• Manager ఆబ్జెక్ట్‌లు ఆటోమేటిక్ సింక్రనైజేషన్‌తో సంక్లిష్ట పైథాన్ ఆబ్జెక్ట్‌లను పంచుకోవడానికి అనుమతించడం ద్వారా ఉన్నతమైన ఫ్లెక్సిబిలిటీ మరియు ఉపయోగించడానికి సులువును అందిస్తాయి, అయితే ఇది పనితీరు ఓవర్‌హెడ్ ఖర్చుతో వస్తుంది.

ఈ ప్రధాన వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, మీరు సరైన నిర్ణయం తీసుకోవచ్చు, వేగవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైనవి మాత్రమే కాకుండా బలమైన మరియు నిర్వహించదగిన అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోవచ్చు. పైథాన్‌లో పారలల్ ప్రాసెసింగ్ యొక్క నిజమైన శక్తిని అన్‌లాక్ చేయడానికి మీ నిర్దిష్ట అవసరాలను—మీరు పంచుకుంటున్న డేటా రకం, యాక్సెస్ ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు మీ పనితీరు అవసరాలను—విశ్లేషించడం కీలకం.