使用Array共享一组数值

搬砖的乔布梭

领域专家: 后端开发技术领域

2023-01-12 23:51:27

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使用Array共享一组数值

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进程之间共享数据(数值型)： import multiprocessing def func(num): num.value=10.78 #子进程改变数值的值，主进程跟着改变 if __name__=="__main__": num=multiprocessing.Value("d",10.0) # d表示数值,主进程与子进程共享这个value。（主进程与子进程都是

1 共享内存基本特点：(1)共享内存是一种最为高效的进程间通信方式，进程可以直接读写内存，而不需要任何数据的拷贝。(2)为了在多个进程间交换信息，内核专门留出了一块内存区，可以由需要访问的进程将其映射到自己的私有地址空间。进程就可以直接读写这一块内存而不需要进行数据的拷贝，从而大大提高效率。(文件映射)(3)由于多个进程共享一段内存，因此也需要依靠某种同步机制。优缺点：优点：快速在进程间传递数据缺...

创建时需声明数据类型和初始值，如`shared_num = Value('i', 0)`会创建一个初始值为0的整型变量。建议使用`logging`模块记录操作日志，通过`multiprocessing.Manager().dict()`共享调试信息。例如，创建10x10的双精度数组可先初始化`arr = Array('d', 100)`，再通过`np.frombuffer(arr.get_obj()).reshape(10,10)`转换为NumPy矩阵。共享内存虽快，但错误使用仍会导致性能下降。

我们创建了一个名为 RESULT 的空列表，并定义了一个名为 Make_Sqaured_List() 的函数，该函数对给定列表的元素进行平方并将它们附加到我们的全局 RESULT 列表中。这就是为什么我们会出现不一致的行为。从我们的主进程来看，我们的父进程还是空的，而从子进程来看，RESULT列表是有内容的。但是，由于我们正在从该内存空间中的父进程访问 RESULT，因此更改是不可见的。我们可以通过一个场景来理解这一点，在这个场景中我们有一个进程，这是我们的主程序，我们最初有一个空的 RESULT 列表。

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