Python 使用numpy.memmap映射设备文件

使用numpy的memmap打开设备文件（而不是常规文件）是否不起作用

self.surface = np.memmap('/dev/fb1', dtype=np.uint16, mode='r+', shape=(320,240))

我正在使用一个自定义内核模块，该模块添加了一个帧缓冲区设备，它可以很好地与python的常规

mmap

模块配合使用。但是使用numpy似乎会在访问文件系统或其他东西时挂起内核的互斥锁（我真的不确定到底发生了什么）

我的问题是，这是numpy的memmap无法处理的事情，我应该走另一条路吗

我在上问了另一个问题，但我觉得这是两个不同的问题，所以我把它们都贴了出来

显然这是在linux上的（kubuntu maverick和自定义内核模块）

更新：

事实证明我可以很好地创建memmap。问题似乎是，当我关闭进程而没有特别关闭memmap对象时，它只会挂在内核中的互斥体上

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我不知道这个问题是与numpy、内核模块还是其他地方有关。

如果您的代码与python

mmap

模块配合良好，您可以直接使用它而不是

numpy.memmap

：

>>> fd = os.open("a", os.O_RDWR)
>>> buffer = mmap.mmap(fd, 0)
>>> surface = np.ndarray((320,240), np.uint16, buffer)

这还有另一个优点，即您可以更好地控制所使用的内存映射

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现在，python的

mmap

有自己的特点。如图所示，它在delallocation上调用

msync

。也许这就是你的程序挂起的地方？（您可以使用buffer.flush（）重现您的问题，它也调用msync）。首先调用close（）的解决方案可能会起作用，因为它绕过了msync

老实说，这可能是在讨论numpy时最好问的问题。大多数numpy开发人员通常不会这样检查。（我所知道的唯一例外是大卫·库尔纳佩…）祝你好运，无论如何！您更可能遇到的问题是python mmap问题，因为python mmap处理numpy memmaps的所有内存映射和文件关闭。我还没有弄明白这一点。尽管这有点陈旧，而且我没有解决方案（由于其他项目和工作，我真的停止了尝试），python的mmap不管我做什么都可以工作。只有numpy的memmap被锁定了。关于我的另一篇unix.stackexchange文章，有稍微多一些信息，但与此无关。我把它塞进了内核模块bug。由于我以前使用的代码现在已经被弃用了，这里的问题应该被认为已经解决了。