使用共享numpy数组的Python多处理

假设我创建了一个具有二维numpy数组作为属性的对象A。然后，我使用ProcessAPI创建了10个线程来随机设置A的行

我想知道我是否编写了以下代码，self.x是否在所有进程（线程）之间共享，或者每个进程（线程）都只有一个副本

如果不共享，我将丢失所有更新，对吗

import numpy as np
from multiprocessing import Process

class A:

   def __init__():
       self.x = np.zeros((3,4))

   def update():
        threads = []
        for i in range(10):
            trd = Process(target=self.set, args=(i,))
        threads.append(trd)
        trd.start()

        for i in range(10):
            threads[i].join()

   def set(i):
       self.x[i/3] = np.random.rand(1,4)


if ___main___:
        a = A()
        a.update()

---

不，它不是共享的。生成多个进程，每个进程复制父进程的文件描述符，并且没有共享对象

要创建共享变量，请使用对象

因此，与其将数组声明为-

self.x = np.zeros((3,4))

您可以使用此-

如果仍然希望使numpy数组成为一个共享数组，请看下面这个很棒的例子

这里的警告是，这可能没那么容易。您还必须锁定共享阵列以避免任何竞争条件

from multiprocessing import Array
self.x = Array('i', [0]*10)