多个python exe共享内存长期持有

如果需要在多个Python进程之间长期持有共享内存，可以使用multiprocessing.shared_memory模块的name参数来创建共享内存对象。这样，即使进程结束，共享内存对象仍然存在，可以被其他进程访问。以下是一个示例代码：

import multiprocessing as mp

# 创建共享内存对象，并指定名称
shm = mp.shared_memory.SharedMemory(name='my_shared_memory', create=True, size=100)

# 在共享内存中存储数据
shm.buf[:6] = b'hello '

# 创建一个进程，读取共享内存中的数据
p = mp.Process(target=read_worker, args=(shm.name,))
p.start()

# 等待进程结束
p.join()

# 删除共享内存对象
shm.close()

在这个示例代码中，我们创建了一个大小为100的共享内存对象，并指定了名称为'my_shared_memory'。然后，我们将数据写入共享内存，并创建一个进程，读取共享内存中的数据。在进程结束后，共享内存对象仍然存在，可以被其他进程访问。最后，我们删除共享内存对象。

需要注意的是，在使用共享内存时，需要确保不会出现多个进程同时访问同一块内存的情况，否则可能会导致数据损坏或不一致的情况发生。因此，在访问共享内存时，需要使用锁或其他同步机制来保证数据的一致性。同时，在使用完共享内存后，需要显式地关闭共享内存对象，以便释放系统资源。

相关问题

python多线程锁

在Python中，多线程锁（也称为互斥锁或mutex）是一种同步机制，用于确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源。当多个线程试图同时修改或读取同一个数据，可能会导致数据不一致的问题，这时就需要使用锁来保证线程的执行顺序。Python的`threading`模块提供了`Lock`类来实现这个功能。

1. 创建锁: 使用`threading.Lock()`创建一个锁对象，例如:

import threading

lock = threading.Lock()

2. 获取锁: 要访问共享资源，先调用`acquire()`方法获取锁，如果锁被其他线程持有，则线程会阻塞直到获得锁。

lock.acquire()
# 现在可以安全地修改共享资源
lock.release()  # 使用完毕后释放锁

3. 锁的释放: 当不需要共享资源时，调用`release()`方法释放锁，允许其他线程继续执行。

4. 避免死锁: 锁的使用需要注意避免嵌套锁定和循环等待的情况，否则可能导致死锁。

相关问题:
1. 为什么要使用多线程锁？
2. 如何避免线程间的竞争条件？
3. Python中还有哪些同步原语可以配合锁使用？