Question

因此，当我学习Python中的类时，我被教导类级属性在给定类的所有实例之间共享。我不认为我以前见过任何其他语言。

因此，我可以有多个实例，比如说一个数据库类拉动数据DB数据并将其转储到类级属性中。然后，任何需要任何数据的实例都可以访问它而无需转到缓存或保存文件得到它。

目前我正在调试一个分析类，它通过一种低效的手段来抓取数据库数据 - 我目前正试图加快速度。现在需要几分钟才能加载数据库数据。我使用ndarrays为数据选择的格式不希望通过numpy.save保存到文件中（我现在不记得错误）。每次我做一些调整都会丢失数据，我必须等几分钟才能重新加载。

所以我想到我可以创建一个用于保存数据的简单类。我不需要改变的类可以在单独的iPython控制台下运行（我使用的是Anaconda，Python 2.7和Spyder）。这样我就可以将分析类链接到分析类的init中的共享数据类。像这样：

def __init__(self):
  self.__shared_data = SharedData()
  self.__analytics_data_1 = self.__shared_data['analytics_data_1']

我的想法是，我会在分析类方法中写入self.__analytics_data_1。它将自动更新为分片数据类。我打开一个iPython控制台，除了在调试期间保存共享数据类的实例。这样，当我必须重新加载并重新实例化分析类时，它只会获取我已捕获的任何数据。显然，如果数据本身存在问题，则需要手动删除。

显然，我不想为我构建的每个工具使用相同的共享数据类。但这很简单。我之所以提到这一切的原因是我无法在网上找到这样的食谱。似乎有很多食谱，所以我认为缺少食谱可能是一个迹象，这是一个坏主意。

我试图在PHP项目中通过Memcache实现类似的功能。但是，在那个项目中，我进行了大量的读写操作，似乎代码导致了某种形式的写冲突。所以数据没有得到更新。（并且Memcache不保证数据会在那里。）防止这种写入冲突意味着需要额外的代码，额外的处理时间，最终代码变得太慢而无法使用。我想我可以在Python中使用这个共享内存再次尝试它，以及使用共享内存进行调试。

思考？警告？

Answer 1

如果您希望在类实例之间共享数据，则应该执行以下操作：

class SharedDataClass(object):
  shared_data = SharedData()

除非在构造函数中覆盖in，否则这些SharedData实例将在类实例之间共享。小心，GIL锁定可能会影响性能！

在“控制台”或进程之间共享数据是不同的故事。它们是独立的进程，当然，类属性不是共享的。在这种情况下，您需要IPC（可能是文件系统，数据库，连接开放套接字的进程等）

Python类的共享内存

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