Как обеспечить безопасность данных при параллельной обработке в Python?

Чтобы обеспечить безопасность данных при параллельной обработке в Python, можно следовать таким рекомендациям:

• Не писать в один и тот же ресурс из разных потоков, если ресурс не предназначен для многопоточной работы. pyneng.readthedocs.io Например, каждый поток должен писать данные в свой файл. pyneng.readthedocs.io
• Писать в один и тот же ресурс после того, как работа в потоке закончилась. pyneng.readthedocs.io Например, результат по очереди получают из каждого потока, а затем записывают в файл. pyneng.readthedocs.io
• Использовать потокобезопасные альтернативы. pyneng.readthedocs.io Например, вместо функции print использовать модуль logging. pyneng.readthedocs.io
• Избегать коммуникаций между потоками в процессе их работы. pyneng.readthedocs.io
• При использовании общего контейнера для данных для разных потоков использовать очередь queue из модуля Queue. pyneng.readthedocs.io Она потокобезопасна, и с ней можно работать из разных потоков. pyneng.readthedocs.io
• Инстанцировать отдельную модель в каждом потоке. docs.ultralytics.com Это гарантирует, что каждый поток будет иметь свой собственный изолированный экземпляр модели, устраняя риск возникновения условий гонки. docs.ultralytics.com

Выбор конкретных мер по обеспечению безопасности данных зависит от конкретной ситуации.