Python多处理进程共享数组

是指在Python中使用多进程编程时，多个进程可以共享同一个数组的内存空间。这种共享数组的机制可以提高多进程之间的数据交换效率，从而加快程序的运行速度。

在Python中，可以使用multiprocessing模块来实现多进程编程。该模块提供了Array类，可以创建一个共享数组对象。共享数组对象可以在多个进程之间共享，并且可以通过索引来访问和修改数组中的元素。

共享数组的优势在于可以避免进程间的数据拷贝，从而减少了内存的占用和数据传输的开销。同时，共享数组还可以提高多进程编程的灵活性和效率，使得程序可以更好地利用多核处理器的计算能力。

共享数组在许多领域都有广泛的应用场景，例如图像处理、科学计算、并行计算等。在这些场景下，共享数组可以用来存储大量的数据，并且可以通过多个进程同时对数据进行处理，从而加快计算速度。

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1\ multiprocessing.Manager() 数据共享，mgr.dict() import multiprocessing def worker(dictionary, key, item...range(10)] for j in jobs: j.start() for j in jobs: j.join() print('Results:', dictionary) 2| 使用进程池...这是一个异步的操作，在所有的子类执行之前不会锁住主进程。 map(): 这是内置的 map() 函数的并行版本。...在得到结果之前一直阻塞，此方法将可迭代的数据的每一个元素作为进程池的一个任务来执行。 map_async(): 这是 map() 方法的一个变体，返回一个result对象。...回调函数应该立即完成，否则，持有result的进程将被阻塞。

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