如何在Python中使用`multiprocessing`模块实现共享内存？

在Python中，`multiprocessing`模块提供了一个名为`Value`或`Array`的类，它们可以用于在进程之间共享内存。下面是一个简单的例子说明如何创建并使用共享内存：

from multiprocessing import Value, Array

# 创建一个整型共享内存
shared_int = Value('i', 0)  # 'i'代表int类型，0为其初始值

def worker(shared):
    shared.value += 1  # 修改共享值
    print(f"Worker modified shared value to: {shared.value}")

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=worker, args=(shared_int,))
    p.start()
    p.join()  # 等待子进程结束

print("Main process reads the shared value:", shared_int.value)

在这个例子中，`shared_int`是一个`Value`实例，它可以像普通变量一样读写，但在不同进程中修改时会保持同步。同样，`Array`类可以用于创建共享数组：

import numpy as np
from multiprocessing import Array

# 创建一个共享浮点数数组
shared_array = Array('d', [0.0] * 5)  # 'd'代表double（浮点型）

def worker(arr):
    arr[0] = arr[0] + 1.0
    print(f"Worker modified array element at index 0 to: {arr[0]}")

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=worker, args=(shared_array,))
    p.start()
    p.join()

print("Main process reads the array:", list(shared_array))

这里，`shared_array`是`Array`类型的，用于共享numpy数组。