Question

我有一个大型的只读bytes对象，我需要在几个不同的Python（3）进程中进行操作，每个进程“返回”（添加到结果队列）基于结果的列表他们的工作。

由于此对象非常大且只读，因此我希望避免将其复制到每个工作进程的地址空间中。我所做的研究表明，共享内存是解决这个问题的正确方法，但我无法找到一个很好的资源/示例，说明如何使用multiprocessing模块完成此操作。

提前致谢。

Answer 1

如果ctypes类型为# No lock needed, as no write will be done. array = multiprocessing.Array(ctypes.c_char, long_byte_string, lock=False)，您可以使用multiprocessing.Array，例如ctypes.Array，但对于共享内存。

>>> import multiprocessing
>>> import ctypes
>>> array = multiprocessing.Array(ctypes.c_char, b'\x01\x02\xff\xfe', lock=False)
>>> array[0]
b'\x01'
>>> array[2:]
b'\xff\xfe'
>>> array[:]
b'\x01\x02\xff\xfe'
>>> b'\xff' in array
True

例如：

┌------------┐
|   1        | 1 is the ViewPager fragment
| ┌---------┐|
| | 2       || 2 is the fragment inside ViewPager fragment
| |┌-------┐||
| ||3      ||| 3 is the sub fragment containing the ScrollView with EditText form
| ||form   |||
| ||here   |||
| ||       |||
| |└-------┘||
| └---------┘|
└------------┘

在Python进程之间共享一个大的（只读）二进制字符串？

1 个答案: