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(Python多处理)如何访问与multiprocessing.shared_memory.SharedMemory共享的数组?

在Python中,使用multiprocessing.shared_memory.SharedMemory可以创建共享内存,多个进程可以访问和修改这块共享内存。如果你想访问与SharedMemory共享的数组,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,使用multiprocessing.shared_memory.SharedMemory创建共享内存并将其分配给一个数组。例如,我们创建一个共享内存并将其分配给一个长度为10的整数数组:
代码语言:txt
复制
import multiprocessing.shared_memory as shm

# 创建共享内存并分配给一个整数数组
shared_memory = shm.SharedMemory(create=True, size=10 * sizeof(c_int))
array = np.ndarray((10,), dtype=np.int32, buffer=shared_memory.buf)
  1. 在其他进程中,可以通过共享内存的名称来访问该共享内存。使用multiprocessing.shared_memory.SharedMemoryname属性获取共享内存的名称:
代码语言:txt
复制
import multiprocessing.shared_memory as shm

# 获取共享内存的名称
shared_memory = shm.SharedMemory(name='my_shared_memory')
  1. 在其他进程中,可以通过共享内存的名称打开该共享内存,并将其分配给一个数组。然后,就可以访问和修改这个数组了:
代码语言:txt
复制
import multiprocessing.shared_memory as shm
import numpy as np

# 打开共享内存并分配给一个数组
shared_memory = shm.SharedMemory(name='my_shared_memory')
array = np.ndarray((10,), dtype=np.int32, buffer=shared_memory.buf)

# 访问和修改数组
array[0] = 1
value = array[0]

需要注意的是,多个进程访问共享内存时需要进行同步操作,以避免竞争条件和数据不一致的问题。可以使用multiprocessing.Lock进行进程间的同步。

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