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python - 使每个进程都可以访问全局变量

coder 2023-08-22 原文

我是 Python 新手，开始使用遗传算法 (GA) 进行某种曲线拟合。对于那个 GA，我正在使用(很棒的)pyevolve 库 ( http://pyevolve.sourceforge.net/ ) 通过使用多处理能够极大地减少计算时间。

这就是我的问题所在:我想要近似的曲线是一个从 excel 文件中读取并在我的程序开始时存储为全局变量的数组。使用 python 多处理模块时，每个进程都使用自己的全局变量创建自己的 python 实例。这导致每个人，在每一代算法(意味着每个进程)中一次又一次地打开和读取 excel 文件。打开大型 Excel 文件可能会花费大量时间，因此最好只打开该文件一次并使读取数组可供每个进程/个人使用。

多处理是在 pyevolve 库中启动的，我不想更改它以使其易于更新。不幸的是，这意味着只需将变量传递给进程池 例如

p = Process(target=my_func,args=(my_array))

对我来说不是一个选择。这是迄今为止我找到的唯一解决方案。

有谁知道另一种让每个进程都可以访问 my_array 的方法吗？

最佳答案

查看 mmap ，用于创建可以在进程之间共享的内存映射文件的 Python 接口(interface)。您可能需要如下内容:

import mmap
import os
import ctypes

mm = mmap.mmap(-1, 13)
mm.write('Hello world!')

mm_addr = id(mm)

with open('shared_id', 'w') as f:
    f.write(str(mm_addr))

pid = os.fork()

if pid == 0:  # In a child process
    id_from_file = long(open('shared_id').read())
    loaded_mm = ctypes.cast(id_from_file, ctypes.py_object).value
    loaded_mm.seek(0)
    print loaded_mm.readline()
    loaded_mm.close()

我用了this问题来弄清楚如何获取共享内存映射的物理内存地址并将其转换回 Python 对象。

我想您也可以使用内存中的任何对象而不是 mmap 来执行此操作，但我还没有尝试过。

关于python - 使每个进程都可以访问全局变量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37570564/

python使sectionnoreferrermultiprocessingglobalpyevolve

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