В модуле multiprocessing, классы multiprocessing.Array и multiprocessing.Value предоставляют способы для организации разделяемой памяти между процессами. Они позволяют нескольким процессам читать и изменять одни и те же данные, обеспечивая межпроцессное взаимодействие. Однако, они предназначены для передачи простых типов данных, таких как числа и символы, а не произвольных Python объектов.
Ограничения и альтернативы: multiprocessing.Array и multiprocessing.Value не могут непосредственно использоваться для передачи произвольных Python объектов из-за их особенностей работы с разделяемой памятью и необходимостью сериализации/десериализации. Если требуется передавать объекты, вам понадобятся другие механизмы, такие как:
multiprocessing.Queue: Это наиболее распространенный и безопасный способ передачи произвольных Python объектов между процессами. Queue обеспечивает асинхронную передачу сообщений, а объекты автоматически сериализуются и десериализуются с использованием `pickle`.
multiprocessing.Pipe: Pipe представляет собой двунаправленный канал связи между двумя процессами. Как и Queue, объекты сериализуются и десериализуются.
multiprocessing.Manager: Manager предоставляет доступ к разделяемым объектам Python, таким как списки, словари и т.д. Он управляет сервером, который хранит эти объекты, и предоставляет прокси-объекты для доступа к ним из других процессов. Это позволяет совместно использовать более сложные структуры данных.
shared_memory (Python 3.8+): Новый модуль shared_memory, представленный в Python 3.8, предоставляет прямой доступ к разделяемой памяти. Хотя он не предназначен для автоматической сериализации, он позволяет создавать shared memory и затем сериализовать/десериализовать объекты с использованием `pickle` или других методов вручную. Это может быть эффективным для передачи больших объемов данных, но требует более тщательного управления памятью.
Примеры:
Использование multiprocessing.Queue:
import multiprocessing
def worker(queue):
obj = queue.get()
print(f"Received: {obj}")
if __name__ == "__main__":
q = multiprocessing.Queue()
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(q,))
p.start()
q.put({"name": "Example", "value": 123})
p.join()
В заключение, multiprocessing.Array и multiprocessing.Value предназначены для простых типов данных, в то время как для передачи Python объектов рекомендуется использовать multiprocessing.Queue, multiprocessing.Pipe, multiprocessing.Manager или внешние системы обмена сообщениями, или, с большей осторожностью, модуль shared_memory в Python 3.8 и выше.