python多进程中的内存复制(实例讲解)

首先需要了解的是，当我们在Python中使用多进程时，每个进程独立运行，拥有自己的内存空间。在多进程中传递数据时，默认情况下，数据会被复制到每个子进程的内存空间中。

这种数据的内存复制操作在某些情况下可能会带来额外的开销，并且可能会影响程序的性能。如果我们不希望在多进程中复制数据，可以使用共享内存。

下面我们来看两个示例，分别演示在多进程中，内存复制和共享内存的使用。

示例一：内存复制

import time
from multiprocessing import Process

def func(data):
    print("Starting process with data: ", data)
    time.sleep(3)
    print("End process with data: ", data)

if __name__ == '__main__':
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    processes = []
    for item in data:
        p = Process(target=func, args=(item,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

在这个示例中，我们创建了一个包含5个数据的列表，然后使用多进程进行处理。在每个子进程中，我们都调用func函数处理对应的数据。由于默认情况下，数据会被复制到每个子进程的内存空间中，所以我们可以看到，在每个子进程中，都会输出一次“Starting process with data”和“End process with data”信息，每个子进程的输出都是独立的，互不影响。

示例二：共享内存

import time
import multiprocessing as mp

def func(i, a):
    print("Starting process with data: ", a[i])
    time.sleep(3)
    a[i] = a[i] ** 2
    print("End process with data: ", a[i])

if __name__ == '__main__':
    a = mp.Array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
    processes = []
    for i in range(len(a)):
        p = mp.Process(target=func, args=(i, a))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print("Result:", list(a))

在这个示例中，我们同样创建了一个包含5个数据的列表，然后使用多进程进行处理。不同的是，在创建共享内存对象时，我们使用mp.Array函数将数据创建为共享内存，从而避免了内存复制的开销。在func函数中，我们通过共享内存操作对应的数据，最后输出处理后的结果。

在这个示例中，我们可以看到，虽然我们使用了多进程进行并行处理，但是处理后的结果仍然是包含所有数据的列表，证明了我们通过共享内存实现了多进程的并行处理，并避免了内存复制的开销。

至此，我们可以总结出，对于较大的数据结构，特别是数组和矩阵等数据，如果在多进程中需要频繁使用，我们可以使用共享内存来避免内存复制的开销，从而提高程序的性能。