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？

python多进程process有一段时间没有进程执行

这可能是由于进程间资源竞争导致的死锁问题。当多个进程同时竞争同一个共享资源时，可能会出现死锁问题，其中一个进程持有资源，但另外一个进程需要该资源才能继续执行，导致两个进程都无法继续执行。解决这个问题的方法包括使用锁和信号量等同步机制来控制进程对共享资源的访问。此外，还可以考虑使用多进程池来避免过多的进程创建和销毁带来的开销，从而提高程序的性能和稳定性。