multiprocessing.shared_memory --- 从进程直接访问的共享内存（1）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了multiprocessing.shared_memory --- 从进程直接访问的共享内存（1）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、介绍

模块提供了一个类 SharedMemory，用于分配和管理共享内存，供多核或对称多处理器 (SMP) 机器上的一个或多个进程访问。为了协助共享内存的生命周期管理，尤其是跨不同进程的共享内存，multiprocessing.managers 模块中还提供了一个 BaseManager 子类 SharedMemoryManager。

在这个模块中，共享内存指的是“System V 风格”的共享内存块（尽管不一定如此显式地实现），而不是指“分布式共享内存”。这种类型的共享内存允许不同的进程潜在地读取和写入易失性内存的公共（或共享）区域。

进程通常被限制为只能访问自己的进程内存空间，但共享内存允许在进程之间共享数据，从而避免需要在包含该数据的进程之间发送消息。与通过磁盘或套接字或其他需要序列化/反序列化和复制数据的通信共享数据相比，直接通过内存共享数据可以提供显着的性能优势。

二、函数介绍

参数

def __init__(self, name=None, create=False, size=0)

name (str | None)：请求的共享内存的唯一名称，指定为字符串。在创建新的共享内存块时，如果该值 None（默认值），则会生成一个新名称。
create (bool)：是创建新的共享内存块（True）还是附加现有的共享内存块（False）【即使用已用的共享内存块】。
size (int)：指定创建新共享内存块时请求的字节数。由于某些平台选择根据该平台的内存页大小分配内存块，因此共享内存块的确切大小可能大于或等于请求的大小。当附加到现有共享内存块时，size 参数将被忽略。

方法

close()：关闭该实例对共享内存的访问。为确保正确清理资源，所有实例都应当在实例不再被需要时调用 close()。请注意调用 close() 并不会导致共享内存块本身被销毁。
unlink()：请求销毁底层的共享内存块。为了执行必要的清理，在所有需要使用这个共享内存块的进程中 unlink() 应当被调用一次（且仅有一次）。在发出此销毁请求后，共享内存块可能会也可能不会被立即销毁，并且此行为在不同系统平台上可能不同。在 unlink() 已被调用后再尝试访问共享内存块中的数据可能导致内存访问错误。
buf：共享内存块内容的 memory view 。
name：共享内存块的唯一标识，只读属性。
size：共享内存块的字节大小，只读属性。

注意：最后一个结束持有共享内存块的进程可能以任意顺序调用 unlink() 和 close()。

三、代码测试

测试代码1

# -*- coding:utf-8 -*-
# @author: 木子川
# @微信公众号: AI算法与电子竞赛
# @Email:  m21z50c71@163.com
# @VX：fylaicai

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import shared_memory
import numpy as np


# 生产者进程：创建共享内存块并存储数据
def producer():
    data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    shm = shared_memory.SharedMemory(name="parameter_data", create=True, size=data.nbytes)
    array = np.ndarray(data.shape, dtype=data.dtype, buffer=shm.buf)
    array[:] = data
    print(f"Producer stored data in shared memory: {array}")
    return shm


# 消费者进程：连接到共享内存块并取出数据
def consumer(name):
    shm = shared_memory.SharedMemory(name=name, create=False)
    array = np.ndarray((5,), dtype=np.int32, buffer=shm.buf)
    print(f"Consumer retrieved data from shared memory: {array * 2}")
    shm.close()


if __name__ == "__main__":
    # 生产者进程存储数据到共享内存
    shm = producer()

    # 消费者进程连接到共享内存并取出数据
    # consumer(shm.name)
    p = Process(target=consumer, args=(shm.name,))
    p.start()
    p.join()

    # 删除共享内存块
    shm.unlink()

测试代码2

发送

# -*- coding:utf-8 -*-
# @author: 木子川
# @微信公众号: AI算法与电子竞赛
# @Email:  m21z50c71@163.com
# @VX：fylaicai

from multiprocessing import shared_memory
import numpy as np
import time


# 生产者进程：创建共享内存块并存储数据
def producer():
    make_mem = 1
    while True:
        data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
        for i in range(10):
            if make_mem == 1:
                shm = shared_memory.SharedMemory(name='parameter_data', create=True, size=20)
                make_mem = 0
            else:
                shm = shared_memory.SharedMemory(name='parameter_data', create=False, size=20)
            array = np.ndarray(data.shape, dtype=data.dtype, buffer=shm.buf)
            data += 1
            array[:] = data
            print(f"{i} Producer stored data in shared memory: {array}")
            time.sleep(1)


if __name__ == "__main__":
    producer()

接收

# -*- coding:utf-8 -*-
# @author: 木子川
# @微信公众号: AI算法与电子竞赛
# @Email:  m21z50c71@163.com
# @VX：fylaicai


from multiprocessing import shared_memory
import numpy as np
import time


# 消费者进程：连接到共享内存块并取出数据
def consumer():
    while True:
        shm = shared_memory.SharedMemory(name='parameter_data', create=False, size=20)
        array = np.ndarray((5,), dtype=np.int32, buffer=shm.buf)
        print(f"Consumer retrieved data from shared memory: {array}")
        time.sleep(0.9)


if __name__ == "__main__":
    consumer()