相关疑难解决方法(0)

我想在共享内存中使用numpy数组与多处理模块一起使用.困难是使用它像一个numpy数组,而不仅仅是一个ctypes数组.

from multiprocessing import Process, Array
import scipy

def f(a):
    a[0] = -a[0]

if __name__ == '__main__':
    # Create the array
    N = int(10)
    unshared_arr = scipy.rand(N)
    arr = Array('d', unshared_arr)
    print "Originally, the first two elements of arr = %s"%(arr[:2])

    # Create, start, and finish the child processes
    p = Process(target=f, args=(arr,))
    p.start()
    p.join()

    # Printing out the changed values
    print "Now, the first two elements of arr = %s"%arr[:2]

这会产生如下输出:

Originally, the first two elements of arr = …

有没有一种很好的方法可以在不使用磁盘的情况下在两个python子进程之间传递大量数据？这是我希望完成的动画示例:

import sys, subprocess, numpy

cmdString = """
import sys, numpy

done = False
while not done:
    cmd = raw_input()
    if cmd == 'done':
        done = True
    elif cmd == 'data':
        ##Fake data. In real life, get data from hardware.
        data = numpy.zeros(1000000, dtype=numpy.uint8)
        data.dump('data.pkl')
        sys.stdout.write('data.pkl' + '\\n')
        sys.stdout.flush()"""

proc = subprocess.Popen( #python vs. pythonw on Windows?
    [sys.executable, '-c %s'%cmdString],
    stdin=subprocess.PIPE,
    stdout=subprocess.PIPE,
    stderr=subprocess.PIPE)

for i in range(3):
    proc.stdin.write('data\n')
    print proc.stdout.readline().rstrip()
    a = numpy.load('data.pkl')
    print a.shape

proc.stdin.write('done\n')

这将创建一个子进程,该子进程生成numpy数组并将数组保存到磁盘.然后父进程从磁盘加载数组.有用!

问题是,我们的硬件可以生成比磁盘可读/写快10倍的数据.有没有办法将数据从一个python进程传输到另一个纯内存中,甚至可能没有复制数据？我可以做一些像传递参考的东西吗？

我第一次尝试纯粹在内存中传输数据是非常糟糕的:

import …