多重處理中的共享記憶體物件：最佳化資料共享
當(dāng)使用Python的多處理函式庫時，一個大的記憶體數(shù)組經(jīng)常被複製多個使用相同功能的不同進(jìn)程的時間。為了避免這種開銷，最好跨進(jìn)程共享數(shù)組，特別是當(dāng)它是唯讀的時。
Fork 的Copy-on-Write 行為
在操作中在具有寫時複製分叉語義的系統(tǒng)中，例如類UNIX 系統(tǒng)，父進(jìn)程中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變更不會影響子進(jìn)程，除非它們自己進(jìn)行修改。因此，只要不修改數(shù)組，就可以跨進(jìn)程共享它，而不會產(chǎn)生大量記憶體成本。
用於高效數(shù)組共享的Multiprocessing.Array
建立沒有記憶體複製的共享數(shù)組，使用numpy 或array 創(chuàng)建一個高效的數(shù)組結(jié)構(gòu)並將其放置在共享記憶體中。將此結(jié)構(gòu)包裝在 multiprocessing.Array 中並將其傳遞給您的函數(shù)。這種方法可確保高效的資料共享，同時最大限度地減少開銷。
可寫入共享物件：鎖定和同步
如果共享物件需要修改，則必須使用同步或鎖定來保護(hù)它機制。多處理提供兩個選項：
- 共享記憶體：適用於簡單值、陣列或 ctypes，此方法可防止多個進(jìn)程並發(fā)寫入。
- 管理器代理：這種方法允許多個進(jìn)程存取由單一進(jìn)程管理的共享記憶體對象，甚至可以透過網(wǎng)路存取。它比共享記憶體效率低，但支援任意 Python 物件。
其他注意事項
- Python 中存在多種並行處理庫和方法。如果多處理無法滿足特定要求，請考慮替代選項。
- 仔細(xì)監(jiān)視共享物件以避免意外變更並確?？邕M(jìn)程的正確功能。
- 雖然多處理提供共享記憶體功能，但重要的是了解其局限性和潛在的效能影響，以有效優(yōu)化您的程式碼。
以上是如何在 Python 的多處理庫中跨進(jìn)程有效地共享大型記憶體數(shù)組？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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