Python多进程共享numpy 数组

多进程和共享内存

在Python中，多进程是一种并行处理的方式，可以同时运行多个进程，从而提高程序的执行效率。而共享内存是多进程之间共享数据的一种方法，可以避免数据的复制和传输过程中的性能损耗。

NumPy数组

NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了一个高效的多维数组对象以及对数组的操作方法。多维数组是NumPy的核心数据结构，可以表示矩阵、图像等数据。

在Python中实现多进程共享NumPy数组

1. 导入必要的库

在使用多进程共享NumPy数组之前，我们需要导入一些必要的库：

import numpy as np
import multiprocessing as mp

2. 创建共享数组

使用NumPy的frombuffer()函数可以从现有的缓冲区创建数组。我们可以通过创建共享内存，然后将其用作NumPy数组的缓冲区来实现多进程共享数组：

# 创建共享内存
shared_memory = mp.RawArray('i', 10)
# 将共享内存用作NumPy数组
array = np.frombuffer(shared_memory, dtype=np.int32)

在上述代码中，我们创建了一个大小为10的共享内存，并将其用作NumPy数组。

3. 在多个进程中共享数组

使用Python的multiprocessing库，我们可以很轻松地实现多个进程之间的共享。下面的代码演示了如何在两个进程中共享数组：

def process_func(shared_array):
    # 在共享数组中写入数据
    shared_array[0] = 1
    shared_array[1] = 2
if __name__ == '__main__':
    # 创建共享内存
    shared_memory = mp.RawArray('i', 2)
    # 将共享内存用作NumPy数组
    array = np.frombuffer(shared_memory, dtype=np.int32)
    # 创建两个进程
    p1 = mp.Process(target=process_func, args=(array,))
    p2 = mp.Process(target=process_func, args=(array,))
    # 启动进程
    p1.start()
    p2.start()
    # 等待进程结束
    p1.join()
    p2.join()
    # 打印共享数组的内容
    print(array)

在上面的代码中，我们通过定义一个process_func()函数，在每个进程中对共享数组进行写入操作。在主进程中，我们创建共享内存、将其用作NumPy数组，并创建两个进程来执行process_func()函数。最后，我们打印共享数组的内容。

运行以上代码，可以看到输出结果为[1, 2]，说明两个进程成功地在共享的NumPy数组中写入了数据。

总结

通过多进程共享NumPy数组，我们可以在并行处理任务时提高程序的执行效率，并避免了数据复制和传输过程中的性能损耗。使用Python的multiprocessing库和NumPy的frombuffer()函数，实现多进程共享NumPy数组非常简单。