multiprocessing.Manager().Array创建多维数组
时间: 2024-02-23 22:02:24 浏览: 45
`multiprocessing.Manager()`返回一个进程间共享的`Manager`对象,可以使用该对象的方法来创建多维数组。其中,`Array()`方法用于创建一维数组,如果要创建多维数组,可以使用`Array()`方法嵌套。
以下是一个创建二维数组的示例代码:
```python
import multiprocessing
if __name__ == '__main__':
with multiprocessing.Manager() as manager:
arr = manager.Array('i', [0]*4*3) # 创建一维数组
matrix = [arr[i:i+3] for i in range(0, 4*3, 3)] # 将一维数组转换为二维数组
matrix[0][0] = 1 # 修改二维数组中的元素
print(matrix)
```
其中,`Array()`方法的第一个参数为数据类型,这里使用了整型`'i'`。第二个参数为数组的初始值,这里使用了长度为`4*3`的全`0`数组。`matrix`变量使用了列表推导式将一维数组转换为二维数组,并且可以通过修改二维数组中的元素来修改进程间共享的数组。
相关问题
使用 multiprocessing.Manager 共享多个多维数组,怎么写入数组
要使用 `multiprocessing.Manager` 共享多个多维数组并进行写入操作,可以使用 `multiprocessing.Manager` 提供的 `list` 或 `dict` 数据结构,并将多维数组作为元素插入到列表或字典中。
下面是一个示例代码,演示了如何使用 `multiprocessing.Manager` 共享多个多维数组并进行写入操作:
```python
import multiprocessing
# 创建一个进程间共享的管理器对象
manager = multiprocessing.Manager()
# 创建共享的多维数组
shared_array1 = manager.list([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
shared_array2 = manager.list([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
def writer():
# 写入共享的多维数组1
shared_array1[0][0] = 100
# 写入共享的多维数组2
shared_array2[1][2] = 200
# 创建一个进程进行写入操作
write_process = multiprocessing.Process(target=writer)
# 启动进程
write_process.start()
write_process.join()
# 打印修改后的共享多维数组
print(shared_array1)
print(shared_array2)
```
在上述示例中,我们使用 `manager.list()` 方法创建了两个共享的列表 `shared_array1` 和 `shared_array2`,并将多维数组作为元素插入到这些列表中。然后,我们创建了一个进程来执行写入操作。在写入操作中,我们可以直接修改共享的多维数组,例如 `shared_array1[0][0] = 100` 和 `shared_array2[1][2] = 200`。最后,我们打印出修改后的共享多维数组的值。
请注意,在使用共享的列表和字典时,需要注意多个进程同时对其进行修改可能导致竞态条件和同步问题。确保在访问共享数据时使用适当的同步机制,例如锁或信号量,以确保数据的一致性和正确性。
用 multiprocessing.Manager.list()创建多维列表并用multiprocessing.apply_async修改里面的元素
可以使用`multiprocessing.Manager.list()`创建多维列表,然后使用`multiprocessing.Pool`和`multiprocessing.Manager`结合起来使用。
以下是一个示例代码,可以创建一个2x3的多维列表,然后使用`apply_async()`函数修改其中的元素:
```python
import multiprocessing
def modify_list(l, i, j, value):
l[i][j] = value
if __name__ == '__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
my_list = manager.list([[0, 0, 0], [0, 0, 0]])
with multiprocessing.Pool() as pool:
for i in range(len(my_list)):
for j in range(len(my_list[i])):
pool.apply_async(modify_list, (my_list, i, j, i+j))
pool.close()
pool.join()
print(my_list)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个2x3的多维列表`my_list`,然后使用`multiprocessing.Pool`创建了一个进程池。我们遍历了列表中的所有元素,然后使用`apply_async()`函数异步地调用`modify_list()`函数,将`my_list`、行索引、列索引和一个值作为参数传递。
`modify_list()`函数接收这些参数,并将值赋给多维列表的相应元素。注意,由于`my_list`是一个共享对象,所以我们可以在不同的进程中修改它。
最后,我们等待所有进程完成后,打印修改后的多维列表。输出应为:
```
[[0, 1, 2], [1, 2, 3]]
```
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