使用列表数组实现共享内存的Python多处理
我需要知道是否有一种方法可以共享bool列表数组的内存:使用列表数组实现共享内存的Python多处理,python,multiprocessing,shared-memory,python-multiprocessing,Python,Multiprocessing,Shared Memory,Python Multiprocessing,我需要知道是否有一种方法可以共享bool列表数组的内存: s = Array( 'x' , range(10000000)) 我必须写什么来代替x,使其成为一个大小为64的列表数组。然后我必须在两个不同的过程中处理“s”,如下所示: #First for i in range(0,photoCount): db.newDBS.insert_one({ 'photo' : s[i], 'user_id' : ids[i] }) #Second s[photoCount].appe
s = Array( 'x' , range(10000000))
我必须写什么来代替x,使其成为一个大小为64的列表数组。然后我必须在两个不同的过程中处理“s”,如下所示:
#First
for i in range(0,photoCount):
db.newDBS.insert_one({ 'photo' : s[i], 'user_id' : ids[i] })
#Second
s[photoCount].append = inPhoto
应该是什么类型的?感谢您的帮助或建议。谢谢大家! Python
多处理
模块允许两种类型的共享变量:数组
,它是一个单一数据类型的简单1D数组;和值
,它只是一个值
您可以使用ctype设计自己的共享变量,如果您知道C语言的用法:请参阅
如果您只需要一个2D数组,而不想使用ctype共享对象,那么您可以将数组放在一个列表中,然后使用
多处理.Array
?处理完成后,只需重塑形状。Python多处理
模块允许两种类型的共享变量:数组
,它是一个单一数据类型的简单1D数组;值
,它只是一个值
您可以使用ctype设计自己的共享变量,如果您知道C语言的用法:请参阅
如果您只需要一个2D数组,而不想使用ctype共享对象,那么您可以将数组放在一个列表中,然后使用多处理.Array
?然后,在处理完成后,只需重新塑形即可