如何实现“python 多进程共享内存数组”
作为一名经验丰富的开发者，你有责任指导那些刚入行的小白。下面是教给他如何实现“python 多进程共享内存数组”的步骤。
整体流程
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的模块 |
| 2 | 创建共享内存数组 |
| 3 | 将共享内存数组转换为numpy数组 |
| 4 | 在多进程中使用共享内存数组 |
具体步骤及代码
步骤一：导入必要的模块
import multiprocessing
import numpy as np
from multiprocessing import shared_memory
步骤二：创建共享内存数组
# 创建一个共享内存块
shared_memory_name = "shared_array"
shared_array = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32)
shm = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=shared_array.nbytes)
shared_memory_name：定义共享内存块的名称shared_array：创建一个numpy数组shm：创建一个共享内存块
步骤三：将共享内存数组转换为numpy数组
shm_a = np.ndarray(shared_array.shape, dtype=shared_array.dtype, buffer=shm.buf)
shm_a：将共享内存数组转换为numpy数组
步骤四：在多进程中使用共享内存数组
def worker(shared_memory_name):
existing_shm = shared_memory.SharedMemory(name=shared_memory_name)
shm_a = np.ndarray((4,), dtype=np.int32, buffer=existing_shm.buf)
print(shm_a)
# 创建一个进程
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_memory_name,))
p.start()
p.join()
# 关闭共享内存块
shm.close()
shm.unlink()
worker函数：在工作进程中使用共享内存数组p：创建一个进程p.start()：启动进程p.join()：等待进程结束shm.close()：关闭共享内存块shm.unlink()：删除共享内存块
通过以上步骤，你可以成功实现“python 多进程共享内存数组”。希望对你有所帮助！
