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我想在多个进程之间共享 numpy 数组。有可行的解决方案here .但是他们都是通过继承将数组传递给子进程,这对我不起作用,因为我必须事先启动几个工作进程,我不知道以后要处理多少数组。有没有办法在进程启动后创建这样的数组,并通过队列将这些数组传递给进程?
顺便说一句,由于某些原因我无法使用 multiprocessing.Manager
。
最佳答案
你应该使用 shared memory ,这完全解决了您的用例。您可以保持内存读/写速度,所有进程都可以在共享内存中读取和写入数组,而不会产生任何序列化或传输成本。
下面是来自官方 python 文档的示例:
>>> # In the first Python interactive shell
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 1, 2, 3, 5, 8]) # Start with an existing NumPy array
>>> from multiprocessing import shared_memory
>>> shm = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=a.nbytes)
>>> # Now create a NumPy array backed by shared memory
>>> b = np.ndarray(a.shape, dtype=a.dtype, buffer=shm.buf)
>>> b[:] = a[:] # Copy the original data into shared memory
>>> b
array([1, 1, 2, 3, 5, 8])
>>> type(b)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> type(a)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> shm.name # We did not specify a name so one was chosen for us
'psm_21467_46075'
>>> # In either the same shell or a new Python shell on the same machine
>>> import numpy as np
>>> from multiprocessing import shared_memory
>>> # Attach to the existing shared memory block
>>> existing_shm = shared_memory.SharedMemory(name='psm_21467_46075')
>>> # Note that a.shape is (6,) and a.dtype is np.int64 in this example
>>> c = np.ndarray((6,), dtype=np.int64, buffer=existing_shm.buf)
>>> c
array([1, 1, 2, 3, 5, 8])
>>> c[-1] = 888
>>> c
array([ 1, 1, 2, 3, 5, 888])
>>> # Back in the first Python interactive shell, b reflects this change
>>> b
array([ 1, 1, 2, 3, 5, 888])
>>> # Clean up from within the second Python shell
>>> del c # Unnecessary; merely emphasizing the array is no longer used
>>> existing_shm.close()
>>> # Clean up from within the first Python shell
>>> del b # Unnecessary; merely emphasizing the array is no longer used
>>> shm.close()
>>> shm.unlink() # Free and release the shared memory block at the very end
对于像您这样的真实用例,您需要使用 Pipe
或任何其他多处理通信机制传递名称 shm.name
。请注意,只有这个小字符串需要在进程之间交换;实际数据保留在共享内存空间中。
关于python - 在没有继承的情况下在多个进程之间共享numpy数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34824382/
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