使用apply_async修改共享内存的数组并保存示例

感谢您的提问。以下是一个使用apply_async修改共享内存的数组并保存的示例：

import multiprocessing as mp
import numpy as np

def modify_array(array, i):
    array[i] += 1
    
if __name__ == '__main__':
    # create shared memory array
    shared_array = mp.Array('i', 10)
    # create numpy array from shared memory array
    np_array = np.array(shared_array[:])
    # create pool of processes
    pool = mp.Pool()
    # apply async call to modify_array function for each index in array
    for i in range(10):
        pool.apply_async(modify_array, args=(shared_array, i))
    pool.close()
    pool.join()
    # print modified shared memory array
    print(shared_array[:])

在这个示例中，我们首先创建一个共享内存数组shared_array，它可以被多个进程同时访问和修改。我们使用np.array将其创建为一个numpy数组np_array，以便我们可以方便地查看数组中的值。然后，我们创建一个进程池，并使用apply_async函数调用modify_array函数来修改数组中的每个元素。最后，我们打印修改后的共享内存数组。

请注意，共享内存操作需要谨慎。在多个进程同时访问和修改同一块内存时，可能会导致竞争条件和意外行为。因此，在共享内存中操作时，请确保正确同步和锁定以避免这些问题。