python 3.8之后,python内置的multiprocessing库提供了一种新的共享内存方式,shared_memory。这种方式是直接让系统划出一块内存供多进程访问,进程访问这块内存时,无需经过代理等等过程,所以性能较高。 简单使用 import randomimport timefrom multiprocessing import Lock, Processfrom multiprocessing.shared_memory import Shar...
frommultiprocessingimportshared_memoryimportnumpyasnp# 创建共享内存shm=shared_memory.SharedMemory(create=True,size=1024)# 1KB# 创建一个 NumPy 数组np_array=np.ndarray((256,),dtype=np.int32,buffer=shm.buf)# 填充数组np_array[:]=np.arange(256)# 关闭和不再使用时释放共享内存shm.close()shm.unlink...
3. 代码实现 以下是项目的代码实现示例: importtimeimportrandomfrommultiprocessingimportProcess,shared_memoryimportnumpyasnp# 生产者进程defproducer(shm_name,size):existing_shm=shared_memory.SharedMemory(name=shm_name)data=np.ndarray((size,),dtype=np.int64,buffer=existing_shm.buf)for_inrange(size):valu...
在使用multi processing.shared_memory.SharedMemory类时，你可以使用pickle模块将自定义类对象序列化为字节...
pip install python-sharedmemory ``` 然后,可以使用`shm`模块创建共享内存区域,并设置访问权限。以下是一个简单的示例: ```python import shm import os # 创建共享内存区域 shm_area = shm.SharedMemory(size=10) # 获取共享内存的地址 shm_addr = shm_area.fd # 设置共享内存的访问权限 os.fchmod(shm_...
python有一个简单的共享内存包装器，python的共享内存模块只是底层操作系统相关函数的包装器。
fs=[exe.submit(work_no_shared_memory, np_array)for_inrange(cpu_count())]for_inas_completed(fs):pass#Check memory usagecurrent, peak =tracemalloc.get_traced_memory()print(f"Current memory usage {current/1e6}MB; Peak: {peak/1e6}MB")print(f'Time elapsed: {time.time()-start_time:.2f...
在Python中,可以使用mpi4py库来实现MPI(Message Passing Interface)并行计算。同时,为了实现高性能计算,我们可以使用共享内存(shared-memory)。 首先,确保已经安装了mpi4py库: pip install mpi4py 接下来,我们编写一个简单的示例,展示如何使用MPI和共享内存进行高性能计算。假设我们要计算一个数组的平方和。
是的，Python的shared_memory模块主要用于在具有父子进程关系的进程间进行共享内存。在这种情况下，父进程...