Python多进程共享numpy 数组的方法(数组共享)

为什么要用numpy

Python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。
Python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组(在TensorFlow里面偏向于矩阵理解)，也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。
NumPy的出现弥补了这些不足。

引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32513483

共享 numpy 数组

需要用到 numpy 时往往是数据量较大的场景，如果直接复制会造成大量内存浪费。共享 numpy 数组则是通过上面一节的 Array 实现，再用 numpy.frombuffer 以及 reshape 对共享的内存封装成 numpy 数组，代码如下：

# encoding:utf8
import ctypes
import os
import multiprocessing
import numpy as np
NUM_PROCESS = multiprocessing.cpu_count()

def worker(index):
 main_nparray = np.frombuffer(shared_array_base, dtype=ctypes.c_double)
 main_nparray = main_nparray.reshape(NUM_PROCESS, 10)
 pid = os.getpid()
 main_nparray[index, :] = pid
 return pid

if __name__ == "__main__":
 shared_array_base = multiprocessing.Array(
  ctypes.c_double, NUM_PROCESS * 10, lock=False)
 pool = multiprocessing.Pool(processes=NUM_PROCESS)
 result = pool.map(worker, range(NUM_PROCESS))
 main_nparray = np.frombuffer(shared_array_base, dtype=ctypes.c_double)
 main_nparray = main_nparray.reshape(NUM_PROCESS, 10)
 print( main_nparray )

运行结果：