在共享記憶體中使用NumPy 數組進行多處理
在Python 中使用多處理時，在進程之間共享數組可能具有挑戰性。如果您要求 NumPy 數組表現得像 NumPy 數組而不是簡單的 ctypes 數組，那麼在多重處理中使用 NumPy 數組可能會遇到困難。
問題陳述
在提供的範例中，NumPy 陣列包裝在 ctypes Array() 物件中。雖然這允許以 ctypes 方式存取數組，但它失去了 NumPy 數組的功能。無法執行 -1*arr 或 arr.sum() 等操作，將其轉換回 NumPy 陣列會破壞共享記憶體。
使用shared_arr.get_lock()的解決方案
要在使用共享記憶體數組時保留NumPy 數組功能，您可以使用共享記憶體數組中提供的get_lock( ) 方法array:
shared_arr = mp.Array(ctypes.c_double, N)
def f(i):
with shared_arr.get_lock():
arr = np.frombuffer(shared_arr.get_obj())
arr[i] = -arr[i]透過使用get_lock()方法，可以同步對共享數組的訪問，並確保在進程內像 NumPy 數組一樣訪問它。
範例
以下程式碼提供了一個改進的範例，它在利用共享的同時保留了NumPy 陣列功能記憶體：
import multiprocessing as mp
import numpy as np
N = 100
shared_arr = mp.Array(ctypes.c_double, N)
arr = np.frombuffer(shared_arr.get_obj())
# Fill the shared array with random values
arr[:] = np.random.uniform(size=N)
# Create a pool of processes
with mp.Pool(initializer=init, initargs=(shared_arr,)) as pool:
# Define functions that modify the shared array
def f(i):
with shared_arr.get_lock():
arr -= 1 # Subtract 1 from each array element within the process
pool.map(f, range(N))
# Check the modified shared array
assert np.allclose(arr, -1)在這個例子中，init()函數為每個程序設定shared_arr，f()函數會對鎖內的共享陣列進行操作。加入池後，主程序就可以存取修改後的共享數組。此方法提供了一種同步且與 NumPy 相容的方式來在多處理中使用共享數組。
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