frommultiprocessingimportProcess,Arraydeffunc(arr):# 在子进程中修改数组的值arr[0]=100if__name__=='__main__':# 创建一个包含5个整数的数组arr=Array('i',[1,2,3,4,5])# 创建一个子进程,传入数组p=Process(target=func,args=(arr,))# 启动子进程p.start()# 等待子进程执行完毕p.join()# ...
index+1)# 创建复数元素if__name__=="__main__":# 创建一个可以存储 10 个复数的 Shared Arrayshared_array=multiprocessing.Array('d',20)# 每个复数占两个浮点数processes=[]foriinrange(10):p=multiprocessing.Process(target=worker,args=(i,shared_array))processes.append(p)p.start()forpinprocesses...
from multiprocessing import Process, Value, Arraydefrun_process(n, a): n.value = 3.1415927for i in range(len(a)): a[i] *= -1if __name__ == '__main__': num = Value('d', 0.0) arr = Array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) p = Process(target=run_process, ...
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同,也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像...
multiprocessing.connection.Connection:Connection对象允许收发可以序列化的对象或字符串,Connection对象通常使用Pipe来创建。 常用的方法: send(obj):将一个对象发送到连接的另一端,另一端可以使用recv()方法来读取。注意,发送的对象必须是可以序列化的,对象如果过大可能会引发ValueError异常。
Array()函数用于创建一个共享数组对象。例如: importmultiprocessing# 创建一个包含10个整数的共享数组对象arr=multiprocessing.Array('i',range(10)) 以下是一个共享内存的简单例子: importmultiprocessing# 子进程函数defworker(counter):foriinrange(5):counter.value+=1if__name__=='__main__':#...
通过深入了解multiprocessing.array的特性和功能,读者将能够更好地应用该模块解决实际问题。 2. 正文 正文部分将详细介绍与multiprocessing.array相关的内容。首先,我们将讨论multiprocessing.array的定义和用法,包括其在何种场景下需要使用以及其基本特性和用途。然后,我们将对multiprocessing模块进行介绍,包括其作用和优势以及...
multiprocessing常用组件及功能 创建管理进程模块: Process(用于创建进程) Pool(用于创建管理进程池) Queue(用于进程通信,资源共享) Value,Array(用于进程通信,资源共享) Pipe(用于管道通信) Manager(用于资源共享) 同步子进程模块: Condition(条件变量) Event(事件) ...
可以使用multiprocessing.Value或multiprocessing.Array将数据存储在共享内存映射中。例如,以下代码 from multiprocessing import Process, Value, Arraydef f(n, a):n.value = 3.1415927for i in range(len(a)):a[i] = -a[i]if __name__ == '__main__':num = Value('d', 0.0)arr = Array('i', ...