我的项目有些问题。 我一直在尝试找到一个关于如何使用 fork() 的共享内存的示例文档，但是一直没有成功。 基本上，场景是这样的：当用户启动程序时，我需要将两个值存储在共享内存中： current_path 是一个char*类型的变量，而 file_name 也是char*类型的变量。 ...

假设我有一个大的内存numpy数组，我有一个名为 func 的函数，它将这个巨大的数组作为输入（以及一些其他参数）。使用不同参数运行 func 可以并行进行。例如： def func(arr, param): # do stuff to arr, param # build arr...

我有三个大列表。第一个包含位数组（模块bitarray 0.8.0），另外两个包含整数数组。l1=[bitarray 1, bitarray 2, ... ,bitarray n] l2=[array 1, array 2, ... , array n] l3=[array 1, array ...

我有一个60GB的SciPy数组（矩阵），我必须在5个或更多的进程对象之间共享。我看过numpy-sharedmem并阅读了SciPy列表中的此讨论。似乎有两种方法--和使用将NumPy 映射到。现在，似乎是正确的选择，但我还没有看到一个好的参考示例。我不需要任何类型的锁，因为该数组（实际上是...

我经常需要对一个非常大的混合数据类型的DataFrame分组应用一个函数，并希望利用多个核心。 我可以从这些分组创建一个迭代器并使用multiprocessing模块，但这样效率不高，因为每个分组和函数的结果都必须进行pickle处理以在进程间传递信息。 是否有任何方法可以避免pickle...

在这个帖子中，建议OP在Linux中使用mmap()而不是shmget()来获取共享内存。 我参考了这个页面和这个页面的一些文档，但第二个页面给出了一个关于mmap()的不明确的示例。 作为一个几乎是新手，并且需要在两个进程之间共享一些信息（以文本形式），我应该使用shmget()方法还是m...

我有一个非常大的（只读）数据数组，希望能够并行地由多个进程处理。 我喜欢Pool.map函数，并希望使用它来并行计算数据上的函数。 我发现可以使用Value或Array类在进程之间共享内存数据。但是当我尝试使用这些类时，在使用Pool.map函数时会出现RuntimeError:'Synchr...

如果我说错了，请纠正我，但是我很惊讶这个问题在这里之前竟然没有被问过...

我正在阅读有关各种IPC机制的资料。我试图找出使用共享内存和命名管道（FIFO）的场景。 管道： 多个进程可以写入，但只有一个进程可以读取。写操作是原子的。 共享内存： 多个进程可以读写。用户需要为读写提供互斥。 这是使用共享内存和管道的唯一区别吗？

我对shared_ptr还不熟悉，正在尝试弄清楚.reset()函数的确切功能。#include <memory> #include <stdio> using namespace std; class SomeClass{}; int main() { s...