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...
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):value=random.randint(1,100)data[_]=valuep...
(dtype).itemsize,) shm_array = np.ndarray(shape, dtype=dtype, buffer=shm_a.buf) # 向共享内存写入一些数据 shm_array[:] = np.arange(shape[0]) # 读取共享内存中的数据并计算其大小 data_length = len(shm_array) # 数据的长度(元素个数) data_size_in_bytes = shm_array.nbytes # 数据的...
shared_memory.SharedMemory(name='yyb-old_dataM') c = np.ndarray((6,), dtype=np.int32, buffer=existing_shm.buf) while True: time.sleep(1) print(c) c[-1] = random.choice([i for i in range(100)]) existing_shm.close() # 内存管理器 def memory_manage_1(): smm = SharedMemory...
shared_mem = MPI.Win.Allocate_shared(1024, 8, comm=comm) buf, itemsize = shared_mem.Shared_query(0) array = np.ndarray(buffer=buf, dtype='d', shape=(1024//itemsize,)) # 初始化数组 if rank == 0: array[:] = np.random.rand(1024//itemsize) ...
值得一提的是,numpy.ndarray的dtype一定不能是object,不然子进程访问共享内存的时候一定segfault,但如果在主进程里访问共享内存就没事。 补充更新一下,上面的测试代码work_with_shared_memory函数里不能解引用np_array,比如print(np_array),不然会segfault。使用np_array.val和np_array.date则没有问题则是因为这两个...
共享内存是一种更加底层的方式，直接操作内存区域，省去了进行对象数据的序列化、传输、反序列化的各种操作，避免了数据的复制，所以从性能来说，这种方式是最优的。但是，需要对底层共享内存区域进行数据结构的映射，比如通过Numpy中的ndarray，才能更加方便使用。所以，在编码操作上会略显繁琐。而Mananger在底层实现上，...
shm_rad_child = SharedMemory(name=shm_rad_name, create=False) shm_vpd_child = SharedMemory(name=shm_vpd_name, create=False)# Create the np.ndarray from the buffer of the shared memorytmp_ts = np.ndarray(shape_tmp, dtype_tmp, buffer=shm_tmp_child.buf) ...
共享内存是一种更加底层的方式,直接操作内存区域,省去了进行对象数据的序列化、传输、反序列化的各种操作,避免了数据的复制,所以从性能来说,这种方式是最优的。但是,需要对底层共享内存区域进行数据结构的映射,比如通过Numpy中的ndarray,才能更加方便使用。所以,在编码操作上会略显繁琐。
问Python的share_memory_() vs内置的Python的shared_memory:为什么我们不需要访问共享内存块呢？ENpython...