进程间的python SharedMemory持久化
进程间的python SharedMemory持久化
提问于 2020-11-19 16:11:42
有没有办法使用Python创建的SharedMemory对象在进程之间持久存在？
如果在交互式python会话中调用以下代码：
>>> from multiprocessing import shared_memory
>>> shm = shared_memory.SharedMemory(name='test_smm', size=1000000, create=True)它在Linux机器上用/dev/shm/创建一个文件。
ls /dev/shm/test_smm
/dev/shm/test_smm但是，当python会话结束时，我得到以下信息：
/usr/lib/python3.8/multiprocessing/resource_tracker.py:216: UserWarning: resource_tracker: There appear to be 1 leaked shared_memory objects to clean up at shutdown
warnings.warn('resource_tracker: There appear to be %d test_smm也不见了：
ls /dev/shm/test_smm
ls: cannot access '/dev/shm/test_smm': No such file or directory那么，是否有任何方法可以使在python中创建的共享内存对象在进程运行期间持久存在？
使用Python3.8运行
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-11-19 16:45:11
您可以从资源清理过程中取消注册共享内存对象，而无需将其断开链接：
$ python3
Python 3.8.6 (default, Sep 25 2020, 09:36:53)
[GCC 10.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from multiprocessing import shared_memory, resource_tracker
>>> shm = shared_memory.SharedMemory(name='test_smm', size=1000000, create=True)
>>> resource_tracker.unregister(shm._name, 'shared_memory')
>>>
$ ls /dev/shm/test_smm
/dev/shm/test_smm我不知道这是否是可移植的，而且它看起来不像是一种使用多处理模块的受支持方式，但它至少可以在Linux上工作。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64915548
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