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多處理共享唯讀資料
問題摘要
解決方案:共享記憶體
與Numpy 共享記憶體
並行處理範例
結論
首頁 後端開發(fā) Python教學 應該在多處理環(huán)境中複製唯讀共享資料嗎?

應該在多處理環(huán)境中複製唯讀共享資料嗎?

Oct 25, 2024 am 06:12 AM

Should Readonly Shared Data be Copied in Multiprocessing Environments?

多處理共享唯讀資料

問題摘要

使用多重處理時,如果共享唯讀資料複製到不同的進程,就會出現(xiàn)問題。如果是這樣,如何防止或鼓勵這種複製?

解決方案:共享記憶體

提供的程式碼片段,它在多個進程執(zhí)行的函數(shù)中使用全域數(shù)組作為預設參數(shù),引起對記憶體重複的擔憂。為了防止各個進程獲取資料的單獨副本,請考慮利用共享記憶體。

與Numpy 共享記憶體

可以將多處理和Numpy 結合起來以有效地共享資料:

<code class="python">import multiprocessing
import ctypes
import numpy as np

shared_array_base = multiprocessing.Array(ctypes.c_double, 10*10)
shared_array = np.ctypeslib.as_array(shared_array_base.get_obj())
shared_array = shared_array.reshape(10, 10)</code>

並行處理範例

在每一個>每在一個進程執(zhí)行的函數(shù)中,對共享數(shù)組所做的更改對所有進程都是可見的:

<code class="python">def my_func(i, def_param=shared_array):
    shared_array[i,:] = i</code>

結論

相應的此問題的機制取決於應用程式的具體要求和存取模式。共享記憶體提供了一種有效的方法來防止這種情況下的資料重複,確保多個進程之間的共享存取。

以上是應該在多處理環(huán)境中複製唯讀共享資料嗎?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章!

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