Python 是否可以使用numpy的get_lock（）锁定ctypes数组的列或行？

是否可以使用get_lock（）锁定ctypes数组的列或行

比如：

lock = mp.Lock()
cArray = mp.Array(ctypes.c_int, 100*4, lock = lock)
numpyArray = np.frombuffer(cArray.get_obj())
numpyArray.shape = (100,4)

#In a function later called via multiprocessing.Process - for example
numpyArray[:,0].get_lock() #Also could be numpyArray.T[0].get_lock()

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我知道可以锁定整个ctypes数组，但这只是其中的一部分。我知道数组的大小，它将保持不变，因此我可以计算ctypes数组中的偏移量，但我想知道-人们能否利用numpy的切片与多处理锁的易用性？

如果您有

锁，您可以锁定任何代码块：

with lock:
    numpyArray[:,0] = 1
    a += 2

Numpy数组没有关联的多处理锁。得到它；您可以调用
cArray.get_lock（）
或只是作为变量传递
lock
相关：（查看我答案中的
f（）
函数）