Python 进程之间共享内存（使用 `ctype` 对象）

Python 进程之间共享内存（使用 ctype 对象）

在这种情况下，会创建一个 共享内存块，进程可以访问这个共享内存块。在我们初始化在 multiprocessing 包中可见的 ctype 数据类型之一时，共享内存就被创建了。这些数据类型是 Array 和 Value。 Array 数据类型是 ctype 数组，Value 数据类型是泛型 ctype 对象。下面的代码演示了如何创建一个 ctype 数组：

myList = multiprocessing.Array('i', 5)

这行代码会创建一个有 5 个整数的数组。i 是类型代码之一，它代表整数。我们使用类型代码 d 代表浮点数。我们还可以提供一个序列，作为第二个实参，初始化数组（取代大小）：

myList = multiprocessing.Array('i', [0, 1, 2, 3, 4])

用下面的语句，可以创建一个 Value ctype 对象：

obj = multiprocessing.Value('i')

这会创建一个整数类型的对象，因为使用了类型代码 i。这个对象的值，可以使用 value 属性访问或设置。

这两个 ctyle 对象都有 Lock 这个可选实参，默认被设置为 True。当这个实参被设置为 True时，被用来创建一个新的递归锁，对对象的值提供同步访问。如果这个实参被设置为 False，就没有保护了，并且进程也不是安全的了。如果你的进程是以只读的方式访问共享内存，把 Lock 设置为 False是可以的。在后的例子中，我们使用 Lock 的默认值 True。

为了演示 ctye 对象的使用，我们将创建一个大小是 3 的 ctype 数组，用来保存原始数组增加值后的数组。我们还创建了一个 ctype 对象用来保存增加值后的数组的元素的和。这些对象由父进程在共享内存中创建，并且被子进程访问和更新。下面是完整的代码：

import multiprocessing
from multiprocessing import Process, Pool, current_process as cp

def inc_sum_list(list, inc_list, sum):
    sum.value = 0
    for index, num in enumerate(list):
        inc_list[index] = num + 1
        sum.value += inc_list[index]

def main():
    my_list = [2, 5, 7]
    inc_list = multiprocessing.Array('i', 3)

    sum = multiprocessing.Value('i', 0)

    p = Process(target=inc_sum_list, args=(my_list, inc_list, sum))

    p.start()
    p.join()
    print("增加后的数组：", list(inc_list))
    print("和是：", sum.value)

    print("主进程退出。")

if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果是：

增加后的数组： [3, 6, 8]
和是： 17
主进程退出。

<完>