Python进程间通信之共享内存

本文和大家分享的主要是python进程间通信共享内存相关内容，一起看看吧，希望对大家学习python有所帮助。

　　通过命名管道可以实现进程间通信，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 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

　　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 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 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 mmapimport contextlibimport 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)

 

 

来源：kongxx的专栏