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。
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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 )
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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。
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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 )
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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
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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 )
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client.py
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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 )
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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服务器之家。
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