https://www.densokogei.jp/tegalog/tegalog.cgi ja Copyright 2026 Fri, 24 Apr 2026 07:46:09 +0900 Powered by てがろぐ Ver 3.4.0 ]]> 　処理の整理とマルチプロセス化です。
　マルチプロセス化は多コア、多スレッドのCPUを有効に使う手段です。何もせずにPythonを実行しますとシングルコア(スレッド)ですべてが実行されるので能力を引き出せません。RaspberryPi4Bは4コア4スレッドですから、単純に４倍とはいきませんが、プロセスを分割することで処理負荷が複数のCPUスレッドに分散されるようです。
　どの処理がどのCPUスレッドに割り当てられているかはOS次第なので実際のところどうなのかはわかりませんけど、topで処理負荷を見る限り、総処理負荷は100/400%、プロセス当たりの負荷は最大でも50%くらいになったので良いと思われます。
　ここまで負荷のかかる処理をさせるならC++で書けって話もありますが、処理の大半はプロセス間通信とnumpyなので、私がC++で書いても軽くなるのか？って疑問はあります。numpyは達人がC++で書いたライブラリですからね。

　このまま書き進め、Art-Netのフロントエンドのライブラリとしてまとめましょう。

　今後の課題はパッチ処理です。早々に手を付けるつもりでしたが、パッチ処理のアイデアに変更が出るとArt-Net処理に書き直しが多発し３歩進んで何とやらを繰り返していたのです。
　パッチ処理はnumpyの「ファンシーインデックス」に全面的に頼ります。詳細は以前の書き込みを読んで頂きたいのですが、マップファイルを与えるとそれに従ってデータを抽出して配列を生成します。つまり、「ファンシーインデックス」の流儀に合わせたパッチマップを作ればnumpyのコマンドに与えるだけです。パッチマップの生成はレスポンスを求めませんし頻繁に更新されるものではありません。
　処理の構造をよく考えて進めましょう。

　マルチマスタ化(HTPミックス)の確認は、荒天で別棟に置いてあるもう一台の卓を取りに行けず、動作確認は明日以降です。

#Python #[Art-Net] -- Posted by 電装工芸 〔876文字〕 ]]> https://www.densokogei.jp/tegalog/tegalog.cgi?postid=219 https://www.densokogei.jp/tegalog/tegalog.cgi?postid=219 tegalog Mon, 04 Apr 2022 19:17:28 +0900