极客笔记Numpy 动态创建共享数组列表
在本文中，我们将介绍如何使用Python的multiprocessing库和numpy模块动态创建共享数组列表。这是一个在多进程编程中常用的技巧，可以在多个进程之间共享数据。
阅读更多：Numpy 教程
使用Multiprocessing创建进程和共享数组
multiprocessing库是Python标准库中用于并行处理的模块。它可以帮助我们创建多个进程并使它们协调工作。在使用共享数组时，必须先使用multiprocessing.Value或multiprocessing.Array函数创建共享变量，并将其传递给所有进程。以下是一个简单的例子，它创建了两个进程，并在它们之间共享一个整型变量：
from multiprocessing import Process, Value
def increment(counter):
counter.value += 1
if __name__ == '__main__':
counter = Value('i',0)
p1 = Process(target=increment, args=(counter,))
p2 = Process(target=increment, args=(counter,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print(counter.value) # 输出为2
在上面的例子中，我们使用了multiprocessing库中的Value函数来创建一个整型变量counter，它可以在不同的进程之间共享。然后我们创建了两个进程，并将counter变量作为参数传递给它们。在进程中，我们可以通过value属性修改共享变量的值，这些修改在所有进程中都是可见的。因此，在两个进程中调用increment函数之后，counter变量的值被增加到了2。
使用共享数组
在多进程中，如果需要并行计算密集型任务，共享数组是一种更好的数据结构。numpy库提供了一个方便的接口来创建共享数组。这些数组可以是任何numpy支持的数据类型，并且可以在进程之间共享。
以下是一个使用共享数组进行求和的示例。假设我们有一个非常大的numpy数组，我们想要将它分解成多个子数组，然后将每个子数组分配给一个进程来求和。最后，我们将子数组的计算结果相加以得到总和。下面的代码演示了如何使用共享数组和multiprocessing.Pool来实现这一目标：
import numpy as np
from multiprocessing import Pool, Array
def parallel_sum(shared_arr):
subarray = np.frombuffer(shared_arr.get_obj())
subarray = subarray.reshape((4, 4)) # 将共享数组转成numpy数组
result = subarray.sum()
return result
if __name__ == '__main__':
a = np.random.randint(0, 10, size=(16,))
shared_arr = Array('i', a) # 创建共享数组
with Pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(parallel_sum, [shared_arr[0:4*1], shared_arr[4*1:4*2], shared_arr[4*2:4*3], shared_arr[4*3:4*4]])
total_sum = sum(results)
print('共享数组求和结果为：', total_sum)
在上面的示例中，我们首先生成了一个大小为16的随机整数numpy数组。然后我们使用Array()函数创建了一个名为shared_arr的共享数组，其类型为i，大小为16。接下来，我们将共享数组分成四个部分，将每个部分传递给不同的进程，然后在进程内部求和。最后，我们将所有子数组的计算结果相加以得到总和。
要注意的是，共享数组只允许原子操作，因此如果多个进程尝试同时修改共享数组中的同一个元素，可能会发生竞争条件，导致结果不正确。为了避免这种情况，我们可以使用multiprocessing.Lock()函数来创建一个锁定对象，以确保在任何时候只有一个进程可以修改共享数组。
以下是一个使用共享数组和锁定来避免竞争条件的示例。假设我们有一个大小为100的共享数组，并且有两个进程需要同时访问该数组。以下代码演示了如何在进程之间安全地共享数组：
import numpy as np
import multiprocessing as mp
def update_shared_array(i, shared_array, lock):
with lock:
shared_array[i] += 1
if __name__ == '__main__':
shared_array = mp.Array('i', 100) # 创建共享数组
lock = mp.Lock() # 创建一个锁对象
processes = []
for i in range(10):
p = mp.Process(target=update_shared_array, args=(i, shared_array, lock))
p.start()
processes.append(p)
for p in processes:
p.join()
print(shared_array) # 输出共享数组的值
在上一个示例中，我们首先创建了一个大小为100的共享数组，并使用mp.Lock()函数创建了一个互斥锁对象。然后，我们创建了10个线程。每个线程都尝试使用锁定对象修改共享数组的某个元素。由于我们已经使用锁定对象来解决可能出现的竞争情况，因此在多进程环境下，每个元素将被正确地增加。
总结
在本文中，我们学习了如何使用Python的multiprocessing库和numpy模块动态创建共享数组列表。我们了解到，共享数组是一种方便的数据结构，可以在多个进程之间共享数据。同时，我们还学习了如何避免竞争条件，以确保在多进程环境下共享数组的完整性和正确性。
分别介绍了使用multiprocessing.Value和multiprocessing.Array创建共享变量的方法，以及如何使用numpy库的接口来创建共享数组（numpy.frombuffer()和Array()函数）。同时，在多进程访问共享数组时，任何时候只能有一个进程对共享数组进行修改，我们可以使用multiprocessing.Lock()函数创建一个锁定对象来确保安全性。