python使用oop在两个模块之间共享内存

我有三个模块

（1） mem.py

（2） 计算机1.py

from mem import test

comp1 = test()

comp1.set(1,2)
comp1.printmem()

（3） 计算机2.py

from mem import test

comp2 = test()

comp2.set(3,4)
comp2.printmem()

---

现在在交互式shell中，我运行computer1.py，然后运行computer2.py。结果不是我想要的。当我运行computer2.py时，我希望comp2.printmem（）打印{1:2,3:4}，因为内存是全局的，它应该将{1:2}从comp1带到comp2，但它只打印{3:4}。我怎样才能解决这个问题

不，你说得不对@LuckyStarr。每个进程都有自己的内存片。运行

python computer1.py

时，python解释器将加载

computer1.py

，该解释器将导入

mem.py

。用于此调用的Python解释器使用了一定量的内存，其中驻留了全局变量

mem.py

。只要

computer1.py

完成执行，进程就会干净地退出，释放所有使用的内存

现在，当您运行

computer2.py

时，同样的事情再次发生，即

computer2.py

被加载到一个新的Python进程中，该进程获得新的内存，该进程加载

mem.py

，然后您从所有模块创建的对象在该Python进程的生命周期内都存在于内存中

mem.py

没有单独的内存共享。Python进程具有特定的共享内存，Python进程负责加载所有模块，包括

mem.py

和其他模块，如

computer1.py

。在这个Python进程的范围内，由加载的创建的对象只在进程运行之前保存在内存中

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不管怎么说，您都在将

computer1.py

和

computer2.py

作为单独的Python进程运行—在它们决定使用其他技术之前，它们无法访问彼此的内存。

听起来好像您在试图跨单独和不相关的进程共享对象。为了简单地在共享公共Python祖先的进程之间共享对象，您可以从模块中使用（在标准库中）

但是，要在不是由普通Python进程生成的进程之间共享对象（或者更一般地说，共享内存）。。。它们不是您执行的Python程序实例的“子对象”）您必须使用模块（来自标准库）或某些实现。。。您需要围绕这些较低级别的工具编写一些包装器，以便将对象序列化和反序列化到其中

我不知道是否正在维护（网站上没有列出，最近一次更新似乎是在11年前）。然而，这可能是你自己工作的起点

除此之外，我建议你考虑另一种方法。使用

Redis是一个键/值存储，支持多种数据类型作为值，并支持对这些值和键执行多种服务器端操作。它通常被认为是一个NoSQL工具，并具有可选的持久性（文件系统）和复制（网络、从属）。此外，它还支持一些“消息总线”操作

这种支持使得共享、和变得几乎微不足道。此外，列表的一些操作和Redis语义使得将它们用作分布式对象变得很简单

（此外，可以“”的任何其他对象类型都可以通过Redis值传递，可以作为键上的字符串，也可以作为“哈希”（字典）中的字段）

除此之外，Redis还支持一些没有直接本机Python类似物的类型（如和。此外，还可以通过其实现服务器端嵌入式处理的功能向Redis添加一些附加语义）

使用Redis，人们可以在不相关的进程之间共享对象，但也可以将它们跨网络分发到其他系统。Redis通常仅用作缓存系统（一种非分布式系统。您也可以将memcache用作不可靠的数据存储（从某种意义上讲，memcached上设置的任何值都可能因相互竞争的进程活动而随时过期）

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当您超越进程间通信和对象共享（注意：任何IPC都可以是使用序列化/反序列化的对象共享机制）时，还有其他选项可以考虑。基本上是任何关系数据库（SQL RDBMS）。或者可以使用NoSQL系统，并且可以提供与通过

mmap

实现的性能相当的性能（通常是序列化和反序列化，这将是您的瓶颈；典型的多核系统将具有足够的CPU能力来承载Python进程和任何常见的RDBMS或NoSQL）（单节点）系统。

你说的“运行”是什么意思computer1和computer2？您的意思是从系统提示符运行它们，还是从Python解释器内部运行它们？如果是从Python解释器内部运行，如何运行？确切地说。如果您在交互式shell（即同一进程）中运行这两个脚本，那么您应该会得到预期的结果（除非你正在做一些有趣的事情，比如重新加载一个模块）。@BrenBarn:我去终端（而不是解释器内部），然后键入“>>>python comp1.py”，然后键入“>>>python comp2.py”@Vaidik：我将同一个模块导入到两个不同的文件中。但是我已经声明内存为全局变量。即使测试模块实例化了两次comp1和comp2，全局内存在任何地方都是相同的。但是我没有得到内存为{1:2,3:4}当我在comp1之后运行comp2.py时。py@LuckyStarr：那么您运行的是两个完全不共享的独立程序。在我写这篇文章时，我确实搜索了Python共享和分布式内存子系统的OO包装。我确信我在过去看到过一些。但它们似乎都没有得到积极维护，也不容易在这里找到谢谢你的回答，吉姆D。谢谢你的回答

from mem import test

comp2 = test()

comp2.set(3,4)
comp2.printmem()