Python进程间通信之共享内存详解
本文介绍如何利用Python的mmap模块实现进程间共享内存通信,以替代Windows下复杂的命名管道方案。通过映射普通文件或指定tagname,可在Linux和Windows上实现跨进程数据共享,并提供server与client的完整代码示例。
上一篇博客介绍了通过命名管道实现进程间通信的方法,但在Windows环境下使用命名管道需要调用Windows API,过程较为繁琐。因此,我们考虑采用共享内存的方式来实现这一功能。经过查阅,发现Python中的mmap模块可以实现这一目标。
Python中的mmap模块通过映射同一个普通文件来实现共享内存。当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读写操作。
需要注意的是,mmap在Linux和Windows平台上的API存在细微差异,具体细节可参考mmap的官方文档。
下面通过一个示例来演示具体用法:
server.py
该程序使用test.dat文件来映射内存,并分配了1024字节的大小,每隔一秒更新一次内存信息。
import mmap
import contextlib
import time
with 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
该程序从上述映射的文件test.dat中加载数据到内存中。
import mmap
import contextlib
import time
while 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)
上述代码可在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。如果仅在Windows上实现共享内存,可以不指定文件,而是通过指定一个tagname来标识,从而简化代码。如下所示:
server.py
import mmap
import contextlib
import time
with 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 mmap
import contextlib
import time
while 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本站。
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