python共享内存案例

可以参考以下代码实现：

import multiprocessing

def square_list(mylist, result, square_sum):
    for idx, num in enumerate(mylist):
        result[idx] = num * num
        square_sum.value += result[idx]

if __name__ == "__main__":
    mylist = [1,2,3,4,5]
    result = multiprocessing.Array('i', len(mylist))
    square_sum = multiprocessing.Value('i')
    
    p1 = multiprocessing.Process(target=square_list, args=(mylist, result, square_sum,))
    p1.start()
    p1.join()

    print("Result array: ", result[:])
    print("Sum of squares: ", square_sum.value)

此代码实现了一个共享内存的案例，使用了Python中multiprocessing模块。该程序将列表中的每个数进行平方，并将结果放入共享数组中。在计算过程中，它还会计算所有平方的和。最终，程序将打印出结果数组和平方和的值。

相关问题

python共享内存

Python提供了共享内存的实现方式，可以通过使用multiprocessing模块中的SharedMemory类来实现。 共享内存是一种进程间通信方式，允许两个不相关的进程访问同一段逻辑内存。这种方式非常高效，可以在进程之间共享和传递数据。共享内存的实现原理是不同进程之间连接同一段物理内存，在进程的地址空间中将这段物理内存连接起来，从而实现数据的共享。当某个进程向共享内存写入数据时，其他进程可以立即访问到这些数据的改动。

共享内存在Python中的实现方式是使用SharedMemory类，通过该类可以创建共享内存对象，并在多个进程之间实现数据共享。首先，我们需要创建一个共享内存对象，可以通过指定共享内存的名称和大小来创建。然后，可以通过get_fd()方法获取共享内存的文件描述符，然后可以在其他进程中使用该文件描述符来连接到同一段共享内存。在连接到共享内存后，就可以在不同的进程中读取和写入共享内存中的数据。

总结来说，Python中的共享内存提供了一种高效的进程间通信方式，可以在不同的进程之间实现数据的共享和传递。通过使用SharedMemory类，可以创建共享内存对象，并在多个进程之间实现数据的读取和写入。这种方法可以提高程序的性能和效率，特别是在需要进程间快速交换大量数据的情况下。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python进程通信方式总结（三）：共享内存](https://blog.csdn.net/submarineas/article/details/113824445)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python - mmap 共享内存](https://blog.csdn.net/zywvvd/article/details/122778874)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

Python共享内存

Python中的共享内存可以通过使用 multiprocessing 模块中的 Value 和 Array 类来实现。这些类允许多个进程访问和修改共享的内存。

Value 类用于在多个进程之间共享单个值，它提供了一些原子操作来确保数据一致性。下面是一个使用 Value 的示例：

from multiprocessing import Process, Value

def modify_value(val):
    val.value += 1

if __name__ == '__main__':
    shared_val = Value('i', 0)
    processes = [Process(target=modify_value, args=(shared_val,)) for _ in range(5)]
    
    for p in processes:
        p.start()
    
    for p in processes:
        p.join()
        
    print(shared_val.value)  # 输出: 5

Array 类用于在多个进程之间共享一个数组。下面是一个使用 Array 的示例：

from multiprocessing import Process, Array

def modify_array(arr):
    for i in range(len(arr)):
        arr[i] += 1

if __name__ == '__main__':
    shared_arr = Array('i', [0, 1, 2, 3, 4])
    processes = [Process(target=modify_array, args=(shared_arr,)) for _ in range(5)]
    
    for p in processes:
        p.start()
    
    for p in processes:
        p.join()
        
    print(shared_arr[:])  # 输出: [5, 6, 7, 8, 9]

这些示例演示了如何在多个进程之间共享内存，并使用不同的进程对共享内存进行修改。注意，由于多个进程同时访问和修改共享内存，需要谨慎处理同步问题，以避免竞争条件和数据不一致性的问题。