Numpy 多进程共享一个 Joblib 缓存

在本文中，我们将介绍如何使用 Numpy 实现多进程共享一个 Joblib 缓存的技术。

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Joblib 缓存

Joblib 是基于 Python 的库，它可以缓存函数的返回值。具体来说，当函数被多次调用时，Joblib 会记录函数的参数和返回值，并将其保存在内存中或者硬盘上。当函数被再次调用时，Joblib 会先查看缓存中是否已经有该函数的返回值，如果有，则直接返回缓存中的值，否则会调用函数并将其返回值添加到缓存中。

Joblib 的优点在于，它可以加速那些计算复杂的函数，因为不必每次都重新计算。此外，Joblib 还可以自动清理过时的缓存，并可以根据需要保存缓存到硬盘上，这样可以避免内存占用过大的问题。

Numpy 和多进程

Numpy 是一个基于 Python 的数学库，它提供了快速的数值运算和大规模数组处理的功能。Numpy 还可以进行并行计算，其方法之一是使用多进程。

多进程是指在同一时间内，不同的进程在不同的 CPU 上执行任务。多进程的优点在于可以充分利用 CPU 资源，加速计算。不过，多进程也存在一个问题，即每个进程都有自己的内存空间，这就意味着进程之间不能直接共享数据。

多进程共享 Joblib 缓存

当需要同时运行多个函数时，如果每个函数都使用独立的缓存，那么会影响性能。解决方案是让多个进程共享同一个缓存。

Joblib 提供了一个 Memory 类，可以实现多进程共享缓存的功能。以下是一个例子：

from joblib import Memory, Parallel, delayed
import numpy as np

location = './cachedir'
memory = Memory(location, verbose=0)


@memory.cache
def compute(x):
    return np.sqrt(x ** 2 + x)


results = Parallel(n_jobs=-1)(
    delayed(compute)(i) for i in range(10))

在上面的代码中，定义了一个 compute 函数，并使用 @memory.cache 装饰器缓存了函数的返回值。然后使用 Parallel 函数并行运行 compute 函数。由于 n_jobs 参数设置为 -1，所以该函数将使用所有 CPU 核心并行计算。最后将计算结果存储在 results 变量中。