如何在 Python 中高效使用共享内存中的 NumPy 数组进行多重处理？

在共享内存中使用 numpy 数组进行多处理

在共享内存中使用 numpy 数组对于高效的多处理任务至关重要。多处理模块提供了一种在多个进程之间分配工作负载的简单方法，但是处理在这些进程之间共享的 numpy 数组会带来挑战。

在提供的代码片段中，尝试使用 multiprocessing.Array 类共享 numpy 数组被制成。虽然这允许访问单个数组元素，但它并不完全支持 numpy 数组操作。

要解决此问题，请考虑使用 shared_arr.get_lock() 方法来确保必要时同步访问：

def f(i):
    with shared_arr.get_lock():
        arr = np.frombuffer(shared_arr.get_obj())
        arr[i] = -arr[i]

此方法确保在任何给定时间只有一个进程可以修改共享数组，从而保持数据完整性。

另一种方法可以消除这种需要显式同步的方法是：

def f(i):
    arr = np.frombuffer(shared_arr.get_obj())
    arr[i] = -arr[i]

这是有效的，因为 Python 的 GIL（全局解释器锁）对所有 Python 字节码执行（包括 numpy 代码）强制执行单线程。 GIL 确保一次只有一个执行线程可以访问共享内存。

最后，如果不需要同步访问，请考虑使用 multiprocessing.sharedctypes.RawArray 类。 RawArray不提供任何同步机制，适合实现自定义锁定机制的场景。

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