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DarkKnight's questions

Martin Hope
SIGHUP
Asked: 2024-10-09 23:38:56 +0800 CST
  • 5

在superfastpython.com上看到的示例中，用于支持一维 numpy 数组的共享内存段的大小计算为元素数量乘以数据类型大小。

我们知道，传递给 SharedMemory 构造函数的 size 参数是最小值。因此，在许多情况下，实际大小可能大于指定的大小 - 这很正常。

但是如果指定的大小是底层内存页面大小的精确倍数怎么办？

考虑一下：

import numpy as np
from multiprocessing.shared_memory import SharedMemory

n = 2048
s = n * np.dtype(np.double).itemsize
shm = SharedMemory(create=True, size=s)
try:
    assert s == shm.size
    a = np.ndarray((n,), dtype=np.double, buffer=shm.buf)
    a.fill(0.0)
finally:
    shm.close()
    shm.unlink()

在这种情况下（macOS 15.0.1 上的 Python 13.3.0），s的值为 16,384，恰好是底层页面大小的精确倍数，因此 shm.size 等于s

也许我对 numpy 了解不够，但我会想象 ndarray 需要更多空间用于内部/管理结构。

有人可以解释一下为什么这样做有效，以及为什么显然不需要在共享内存段中留出额外的空间吗？

python