Python进程间通信之共享内存详解

时间:2021-05-22

前一篇博客说了怎样通过命名管道实现进程间通信,但是要在windows是使用命名管道,需要使用python调研windows api,太麻烦,于是想到是不是可以通过共享内存的方式来实现。查了一下,Python中可以使用mmap模块来实现这一功能。

Python中的mmap模块是通过映射同一个普通文件实现共享内存的。文件被映射到进程地址空间后,进程可以像访问内存一样对文件进行访问。

不过,mmap在linux和windows上的API有些许的不一样,具体细节可以查看mmap的文档。

下面看一个例子:

server.py

这个程序使用 test.dat 文件来映射内存,并且分配了1024字节的大小,每隔一秒更新一下内存信息。

import mmapimport contextlibimport timewith open("test.dat", "w") as f: f.write('\x00' * 1024)with open('test.dat', 'r+') as f: with contextlib.closing(mmap.mmap(f.fileno(), 1024, access=mmap.ACCESS_WRITE)) as m: for i in range(1, 10001): m.seek(0) s = "msg " + str(i) s.rjust(1024, '\x00') m.write(s) m.flush() time.sleep(1)

client.py

这个程序从上面映射的文件 test.dat 中加载数据到内存中。

import mmapimport contextlibimport timewhile True: with open('test.dat', 'r') as f: with contextlib.closing(mmap.mmap(f.fileno(), 1024, access=mmap.ACCESS_READ)) as m: s = m.read(1024).replace('\x00', '') print s time.sleep(1)

上面的代码可以在linux和windows上运行,因为我们明确指定了使用 test.dat 文件来映射内存。如果我们只需要在windows上实现共享内存,可以不用指定使用的文件,而是通过指定一个tagname来标识,所以可以简化上面的代码。如下:

server.py

import mmapimport contextlibimport timewith contextlib.closing(mmap.mmap(-1, 1024, tagname='test', access=mmap.ACCESS_WRITE)) as m: for i in range(1, 10001): m.seek(0) m.write("msg " + str(i)) m.flush() time.sleep(1)

client.py

import mmapimport contextlibimport timewhile True: with contextlib.closing(mmap.mmap(-1, 1024, tagname='test', access=mmap.ACCESS_READ)) as m: s = m.read(1024).replace('\x00', '') print s time.sleep(1)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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