两个python exe如何共享内存

在Python中，可以使用共享内存模块multiprocessing.shared_memory实现两个Python进程之间的共享内存。以下是一个简单的示例代码：

Process 1:

import multiprocessing as mp

# 创建共享内存对象
with mp.shared_memory() as shm:
    # 将数据写入共享内存
    data = b"Hello, world!"
    shm.buf[:len(data)] = data

# 通过名称将共享内存发送给进程2
conn = mp.Pipe()
conn.send(shm.name)
conn.close()

Process 2:

import multiprocessing as mp

# 从进程1接收共享内存名称
conn = mp.Pipe()
name = conn.recv()
conn.close()

# 打开共享内存
with mp.shared_memory(name=name) as shm:
    # 读取数据
    data = shm.buf[:len(b"Hello, world!")]
    print(data.decode())

在这个例子中，我们使用了管道来在两个进程之间传递共享内存的名称。首先在进程1中创建共享内存对象，将数据写入共享内存，并将共享内存名称通过管道发送给进程2。然后在进程2中打开共享内存，并从中读取数据。这样，两个进程就可以共享内存中的数据了。

相关问题

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。

5个python exe如何共享内存

如果需要实现5个Python进程之间的共享内存，可以使用multiprocessing.shared_memory模块和multiprocessing.Manager模块结合使用。以下是一个示例代码：

import multiprocessing as mp

# 创建一个共享内存对象
shm = mp.shared_memory.SharedMemory(create=True, size=100)

# 在共享内存中创建一个管理字典
mgr = mp.Manager()
d = mgr.dict()

# 创建5个进程
procs = []
for i in range(5):
    p = mp.Process(target=worker, args=(i, shm.name, d))
    p.start()
    procs.append(p)

# 等待所有进程结束
for p in procs:
    p.join()

# 删除共享内存对象
shm.close()
shm.unlink()

在这个示例代码中，我们首先创建了一个大小为100的共享内存对象。然后，我们创建了一个管理字典，该字典将存储在共享内存中。接下来，我们创建了5个进程，并将共享内存的名称和管理字典作为参数传递给每个进程的worker函数。在worker函数中，每个进程都可以访问共享内存中的管理字典，并在其中存储和读取数据。最后，我们等待所有进程结束，并删除共享内存对象。

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。