python的 multiprocessing中的array

Python中的multiprocessing模块提供了一种在多个进程之间共享数据的方法。其中的Array类是一种共享数组的实现方式，它与普通的Python数组类似，但可以在多个进程中共享。

Array类的用法与普通的Python数组类似，可以指定数组的类型和初始值。不过，由于要在多个进程中共享，所以需要使用“共享内存”的方式来实现。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用Array类来在多个进程之间共享数据：

import multiprocessing

# 定义一个共享数组，元素类型为整数，长度为10
shared_array = multiprocessing.Array('i', 10)

# 在子进程中修改该共享数组的值
def modify_array(index, value):
    shared_array[index] = value

# 创建两个子进程，分别修改共享数组的不同位置的值
p1 = multiprocessing.Process(target=modify_array, args=(0, 1))
p2 = multiprocessing.Process(target=modify_array, args=(1, 2))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()

# 输出修改后的共享数组的值
print(shared_array[:])

在这个例子中，我们首先通过`multiprocessing.Array()`函数创建了一个长度为10、元素类型为整数的共享数组。然后，我们创建了两个子进程，在这两个子进程中分别修改了该共享数组的第0个和第1个元素的值。最后，我们输出了修改后的共享数组的值。

需要注意的是，由于多个进程会同时访问共享数组，因此在访问共享数组时需要加锁以避免竞争条件。不过，在上面的例子中我们并没有加锁，因为这个例子比较简单，只有两个进程同时访问共享数组，并且它们修改的位置不同，所以不会出现竞争条件。在实际的应用中，如果有多个进程同时访问共享数组，并且它们修改相同的位置，就需要加锁以避免竞争条件。