如何在 Python 的多处理库中跨进程有效地共享大型内存数组？

多处理中的共享内存对象：优化数据共享

当使用Python的多处理库时，一个大的内存数组经常被复制多个使用相同功能的不同进程的时间。为了避免这种开销，最好跨进程共享数组，特别是当它是只读的时。

Fork 的 Copy-on-Write 行为

在操作中在具有写时复制分叉语义的系统中，例如类 UNIX 系统，父进程中数据结构的更改不会影响子进程，除非它们自己进行修改。因此，只要不修改数组，就可以跨进程共享它，而不会产生大量内存成本。

用于高效数组共享的Multiprocessing.Array

创建没有内存复制的共享数组，使用 numpy 或 array 创建一个高效的数组结构并将其放置在共享内存中。将此结构包装在 multiprocessing.Array 中并将其传递给您的函数。这种方法可确保高效的数据共享，同时最大限度地减少开销。

可写共享对象：锁和同步

如果共享对象需要修改，则必须使用同步或锁定来保护它机制。多处理提供两个选项：

1. 共享内存：适用于简单值、数组或 ctypes，此方法可防止多个进程并发写入。
2. 管理器代理：这种方法允许多个进程访问由单个进程管理的共享内存对象，甚至可以通过网络访问。它比共享内存效率低，但支持任意 Python 对象。

其他注意事项

• Python 中存在多种并行处理库和方法。如果多处理不能满足特定要求，请考虑替代选项。
• 仔细监视共享对象以避免意外更改并确保跨进程的正确功能。
• 虽然多处理提供共享内存功能，但重要的是了解其局限性和潜在的性能影响，以有效优化您的代码。

以上是如何在 Python 的多处理库中跨进程有效地共享大型内存数组？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！