sharedctypes numpy

本文探讨了在Python中如何利用sharedctypes库与numpy进行交互,实现内存共享,提高多进程间的高效数据通信。通过示例展示了如何创建共享numpy数组,并在不同进程中读写数据,同时讨论了可能遇到的同步问题和解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

 

import ctypes
from multiprocessing import sharedctypes

import numpy as np
import cv2, multiprocessing
import time

def show_image(images):
    i=0
    while 1:
        if len(images)>i:
            print(i)
            cv2.imshow("a",images[i])
            cv2.waitKey(1)
            i+=1

def make_array(shape=(1,), dtype=np.uint8, shared=False, fill_val=None):
    start = time.time()
    np_type_to_ctype = {np.float32: ctypes.c_float,
                        np.float64: ctypes.c_double,
                        np.bool: ctypes.c_bool,
                        np.dtype('uint8'): ctypes.c_ubyte,
                        np.uint8: ctypes.c_ubyte,
                        np.uint64: ctypes.c_ulonglong}

    if not sha
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI算法网奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值