PythonとSharedMemoryを用いたQueueの実装

Pythonでは、multiprocessing.shared_memory.SharedMemoryを使用してプロセス間でメモリを共有することが可能です。この機能を利用することで、大量のデータを効率的に処理することが可能になります。

以下に、multiprocessing.shared_memory.SharedMemoryを使用してnumpy配列を共有し、multiprocessing.Poolで並列処理する方法を示します。

import numpy as np
from multiprocessing import shared_memory

# 共有するnumpy配列は np.uint8 型で1000行1000列の行列とする
sz = np.prod((1000, 1000, np.dtype('uint8').itemsize)).item()

# 共有メモリ名を 'shared00' とすると大きさ sz の共有メモリを作成する
shm = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=sz, name='shared00')

try:
    # この共有メモリ領域を使用するnumpy配列は次のようにして得られる
    ary = np.ndarray(shape=(1000, 1000), dtype=np.uint8, buffer=shm.buf)

    # ここで何かの計算を行う

finally:
    # この共有メモリ領域は使用が終わったら開放する必要がある
    shm.close()
    shm.unlink()

このコードは、multiprocessing.shared_memory.SharedMemoryを使用してnumpy配列を共有し、その共有メモリをmultiprocessing.Poolで並列処理する例です。このようにPythonのmultiprocessingモジュールを使用することで、複数のプロセス間で大量のデータを効率的に処理することが可能になります。

以上が、PythonとSharedMemoryを用いたQueueの実装についての技術記事です。この情報がPythonの並列処理に関する理解の一助となれば幸いです。.