multiprocessing.shared_memory — Memória compartilhada para acesso direto entre processos

Código-fonte: Lib/multiprocessing/shared_memory.py

Adicionado na versão 3.8.

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Este módulo fornece uma classe, SharedMemory, para a alocação e gerenciamento da memória compartilhada a ser acessada por um ou mais processos em uma máquina multicore ou de multiprocessamento simétrico (SMP). Para ajudar com o gerenciamento do ciclo de vida da memória compartilhada especialmente entre processos distintos, uma subclasse de BaseManager, SharedMemoryManager, também é fornecida no módulo multiprocessing.managers.

Neste módulo, memória compartilhada refere-se a blocos de memória compartilhada no “estilo POSIX” (embora não seja necessariamente implementado explicitamente como tal) e não se refere a “memória compartilhada distribuída”. Este estilo de memória compartilhada permite que processos distintos potencialmente leiam e escrevam em uma região comum (ou compartilhada) de memória volátil. Os processos são convencionalmente limitados a ter acesso somente ao próprio espaço de memória de processo mas a memória compartilhada permite o compartilhamento de dados entre processos, evitando a necessidade de enviar mensagens entre processos contendo estes dados. Compartilhar dados diretamente via memória pode fornecer ganhos de desempenho significativos comparado ao compartilhamento de dados via disco ou soquete ou outras comunicações que requerem a serialização/desserialização e cópia dos dados.

class multiprocessing.shared_memory.SharedMemory(name=None, create=False, size=0, *, track=True)

Cria uma instância da classe SharedMemory para criar um novo bloco de memória compartilhada ou anexar a um bloco de memória compartilhada existente. A cada bloco de memória compartilhada é atribuído um nome único. Desta forma, um processo pode criar um bloco de memória compartilhada com um nome particular e um processo diferente pode ser anexado a esse mesmo bloco de memória compartilhada usando este mesmo nome.

Como um recurso para compartilhar dados entre processos, os blocos de memória compartilhada podem sobreviver ao processo original que os criou. Quando um processo não precisa mais acessar um bloco de memória compartilhada que ainda pode ser necessário para outros processos, o método close() deve ser chamado. Quando um bloco de memória compartilhada não é mais necessário para nenhum processo, o método unlink() deve ser chamado para garantir a limpeza apropriada.

Parâmetros:

• name (str | None) – O nome único para a memória compartilhada requisitada, especificado como uma string. Ao criar um novo bloco de memória compartilhada, se None (o padrão) é fornecido para o nome, um novo nome será gerado.

• create (bool) – Controla quando um novo bloco de memória compartilhada é criado (True) ou um bloco de memória compartilhada existente é anexado (False).

• size (int) – O número de bytes requeridos ao criar um novo bloco de memória compartilhada. Como algumas plataformas optam por alocar pedaços de memória com base no tamanho da página de memória da própria plataforma, o tamanho exato do bloco de memória compartilhada pode ser maior ou igual ao tamanho requerido. Ao anexar a um bloco de memória compartilhada existente, o parâmetro size é ignorado.

• track (bool) – Quando True, registra o bloco de memória compartilhada com um processo de rastreador de recursos em plataformas onde o sistema operacional não faz isso automaticamente. O rastreador de recursos garante a limpeza adequada da memória compartilhada, mesmo se todos os outros processos com acesso à memória saírem sem fazer isso. Os processos Python criados a partir de um ancestral comum usando os recursos de multiprocessing compartilham um único processo de rastreador de recursos, e o tempo de vida dos segmentos de memória compartilhada é manipulado automaticamente entre esses processos. Os processos Python criados de qualquer outra forma receberão seu próprio rastreador de recursos ao acessar a memória compartilhada com track habilitado. Isso fará com que a memória compartilhada seja excluída pelo rastreador de recursos do primeiro processo que terminar. Para evitar esse problema, os usuários de subprocess ou processos Python autônomos devem definir track como False quando já houver outro processo em vigor que faça a contabilidade. track é ignorado no Windows, que tem seu próprio rastreamento e exclui automaticamente a memória compartilhada quando todos os identificadores para ele foram fechados.

Alterado na versão 3.13: Adicionado o parâmetro track.

close()

Fecha o identificador/descritor de arquivo para a memória compartilhada desta instância. close() deve ser chamado quando o acesso ao bloco de memória compartilhada desta instância não for mais necessário. Dependendo do sistema operacional, a memória subjacente pode ou não ser liberada, mesmo que todos os identificadores para ela tenham sido fechados. Para garantir uma limpeza adequada, use o método unlink().

unlink()

Exclui o bloco de memória compartilhada subjacente. Isso deve ser chamado apenas uma vez por bloco de memória compartilhada, independentemente do número de handles para ele, mesmo em outros processos. unlink() e close() podem ser chamados em qualquer ordem, mas tentar acessar dados dentro de um bloco de memória compartilhada após unlink() pode resultar em erros de acesso à memória, dependendo da plataforma.

Este método não tem efeito no Windows, onde a única maneira de excluir um bloco de memória compartilhada é fechar todos os identificadores.

buf

Uma visualização de memória do conteúdo do bloco de memória compartilhada.

name

Acesso somente leitura ao nome único do bloco de memória compartilhada.

size

Acesso somente leitura ao tamanho em bytes do bloco de memória compartilhada.

O exemplo a seguir demonstra um uso baixo nível de instâncias de SharedMemory:

>>> from multiprocessing import shared_memory
>>> shm_a = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=10)
>>> type(shm_a.buf)
<class 'memoryview'>
>>> buffer = shm_a.buf
>>> len(buffer)
10
>>> buffer[:4] = bytearray([22, 33, 44, 55])  # Modifica vários de uma só vez
>>> buffer[4] = 100                           # Modifica um único byte de cada vez
>>> # Anexa a um bloco de memória compartilhada existente
>>> shm_b = shared_memory.SharedMemory(shm_a.name)
>>> import array
>>> array.array('b', shm_b.buf[:5])  # Copia os dados para um novo array.array
array('b', [22, 33, 44, 55, 100])
>>> shm_b.buf[:5] = b'howdy'  # Modifica via shm_b usando bytes
>>> bytes(shm_a.buf[:5])      # Acessa via shm_a
b'howdy'
>>> shm_b.close()   # Fecha cada instância de SharedMemory
>>> shm_a.close()
>>> shm_a.unlink()  # Chama unlink uma vez para liberar a memória Compartilhada

O exemplo a seguir demonstra um uso prático da classe SharedMemory com arrays do NumPy, acessando o mesmo numpy.ndarray de dois consoles Python distintos.

>>> # No primeiro console interativo do Python
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 1, 2, 3, 5, 8])  # Inicia com um array de NumPy existente
>>> from multiprocessing import shared_memory
>>> shm = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=a.nbytes)
>>> # Agora cria um array de NumPy suportado por memória compartilhada
>>> b = np.ndarray(a.shape, dtype=a.dtype, buffer=shm.buf)
>>> b[:] = a[:]  # Copia os dados originais para memória compartilhada
>>> b
array([1, 1, 2, 3, 5, 8])
>>> type(b)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> type(a)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> shm.name  # Não especificamos um nome, então um foi escolhido por nós
'psm_21467_46075'

>>> # No mesmo shell ou em um novo console do Python na mesma máquina
>>> import numpy as np
>>> from multiprocessing import shared_memory
>>> # Anexa ao bloco de memória compartilhada existente
>>> existing_shm = shared_memory.SharedMemory(name='psm_21467_46075')
>>> # Observe que a.shape é (6,) e a.dtype é np.int64 neste exemplo
>>> c = np.ndarray((6,), dtype=np.int64, buffer=existing_shm.buf)
>>> c
array([1, 1, 2, 3, 5, 8])
>>> c[-1] = 888
>>> c
array([  1,   1,   2,   3,   5, 888])

>>> # De volta ao primeiro console interativo do Python, b reflete essa mudança
>>> b
array([  1,   1,   2,   3,   5, 888])

>>> # Limpeza de dentro do segundo console Python
>>> del c  # Desnecessário; apenas enfatizar a array não é mais usado
>>> existing_shm.close()

>>> # Limpeza de dentro do primeiro console Python
>>> del b  # Desnecessário; apenas enfatizar a array não é mais usado
>>> shm.close()
>>> shm.unlink()  # Libera o bloco de memória compartilhada no final

class multiprocessing.managers.SharedMemoryManager([address[, authkey]])

Uma subclasse de multiprocessing.managers.BaseManager que pode ser usada para o gerenciamento dos blocos de memória compartilhada entre processos.

Uma chamada ao método start() em uma instância de SharedMemoryManager faz com que um novo processo seja iniciado. A única finalidade desse novo processo é gerenciar o ciclo de vida de todos os blocos de memória criados através dele. Para acionar a liberação de todos os blocos de memória gerenciados por este processo, invoque o método shutdown() na instância. Isso aciona uma chamada de unlink() em todos os objetos SharedMemory gerenciados por esse processo e então para o processo em si. Ao criar instâncias de SharedMemory através de um SharedMemoryManager, evitamos a necessidade de rastrear e acionar manualmente a liberação dos recursos de memória compartilhada.

Esta classe fornece métodos para criar e retornar instâncias de SharedMemory e para criar um objeto lista ou similar (ShareableList) apoiado por memória compartilhada.

Consulte BaseManager para obter uma descrição dos argumentos de entrada opcionais herdados address e authkey e como eles podem ser usados para conectar-se a um serviço SharedMemoryManager existente de outros processos.

SharedMemory(size)

Cria e retorna um novo objeto SharedMemory com o size especificado em bytes.

ShareableList(sequence)

Cria e retorna um novo objeto ShareableList, inicializado pelos valores da entrada sequence.

O exemplo a seguir demonstra os mecanismos básicos de um SharedMemoryManager:

>>> from multiprocessing.managers import SharedMemoryManager
>>> smm = SharedMemoryManager()
>>> smm.start()  # Inicia o procsso que gerencia os blocos de memória compartilhada
>>> sl = smm.ShareableList(range(4))
>>> sl
ShareableList([0, 1, 2, 3], name='psm_6572_7512')
>>> raw_shm = smm.SharedMemory(size=128)
>>> another_sl = smm.ShareableList('alpha')
>>> another_sl
ShareableList(['a', 'l', 'p', 'h', 'a'], name='psm_6572_12221')
>>> smm.shutdown()  # Chama unlink() em sl, raw_shm, e another_sl

O exemplo a seguir retrata um padrão potencialmente mais conveniente para usar objetos SharedMemoryManager através da instrução with para garantir que todos os blocos de memória compartilhada são liberados depois que não são mais necessários.

>>> with SharedMemoryManager() as smm:
...     sl = smm.ShareableList(range(2000))
...     # Divide o trabalho entre dois processos, armazenando resultados parciais em sl
...     p1 = Process(target=do_work, args=(sl, 0, 1000))
...     p2 = Process(target=do_work, args=(sl, 1000, 2000))
...     p1.start()
...     p2.start()  # Um multiprocessing.Pool pode ser mais eficiente
...     p1.join()
...     p2.join()   # Espera todo trabalho ser concluído nos dois procssos
...     total_result = sum(sl)  # Consolida os resutlados parciais agora em sl

Ao usar um SharedMemoryManager em uma instrução with, os blocos de memória compartilhada criados utilizando este gerenciador são todos liberados quando o bloco de código com a instrução with termina sua execução.

class multiprocessing.shared_memory.ShareableList(sequence=None, *, name=None)

Provide a mutable list-like object where all values stored within are stored in a shared memory block. This constrains storable values to the following built-in data types:

• int (signed 64-bit)

• float

• bool

• str (less than 10M bytes each when encoded as UTF-8)

• bytes (less than 10M bytes each)

• None

It also notably differs from the built-in list type in that these lists can not change their overall length (i.e. no append(), insert(), etc.) and do not support the dynamic creation of new ShareableList instances via slicing.

sequence is used in populating a new ShareableList full of values. Set to None to instead attach to an already existing ShareableList by its unique shared memory name.

name is the unique name for the requested shared memory, as described in the definition for SharedMemory. When attaching to an existing ShareableList, specify its shared memory block’s unique name while leaving sequence set to None.

Nota

A known issue exists for bytes and str values. If they end with \x00 nul bytes or characters, those may be silently stripped when fetching them by index from the ShareableList. This .rstrip(b'\x00') behavior is considered a bug and may go away in the future. See gh-106939.

For applications where rstripping of trailing nulls is a problem, work around it by always unconditionally appending an extra non-0 byte to the end of such values when storing and unconditionally removing it when fetching:

>>> from multiprocessing import shared_memory
>>> nul_bug_demo = shared_memory.ShareableList(['?\x00', b'\x03\x02\x01\x00\x00\x00'])
>>> nul_bug_demo[0]
'?'
>>> nul_bug_demo[1]
b'\x03\x02\x01'
>>> nul_bug_demo.shm.unlink()
>>> padded = shared_memory.ShareableList(['?\x00\x07', b'\x03\x02\x01\x00\x00\x00\x07'])
>>> padded[0][:-1]
'?\x00'
>>> padded[1][:-1]
b'\x03\x02\x01\x00\x00\x00'
>>> padded.shm.unlink()

count(value)

Return the number of occurrences of value.

index(value)

Return first index position of value. Raise ValueError if value is not present.

format

Atributo somente leitura contendo o formato de empacotamento struct usado por todos os valores armazenados atualmente.

shm

A instância de SharedMemory onde os valores são armazenados.

O exemplo a seguir demonstra o uso básico de uma instância de ShareableList:

>>> from multiprocessing import shared_memory
>>> a = shared_memory.ShareableList(['howdy', b'HoWdY', -273.154, 100, None, True, 42])
>>> [ type(entry) for entry in a ]
[<class 'str'>, <class 'bytes'>, <class 'float'>, <class 'int'>, <class 'NoneType'>, <class 'bool'>, <class 'int'>]
>>> a[2]
-273.154
>>> a[2] = -78.5
>>> a[2]
-78.5
>>> a[2] = 'dry ice'  # Changing data types is supported as well
>>> a[2]
'dry ice'
>>> a[2] = 'larger than previously allocated storage space'
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: exceeds available storage for existing str
>>> a[2]
'dry ice'
>>> len(a)
7
>>> a.index(42)
6
>>> a.count(b'howdy')
0
>>> a.count(b'HoWdY')
1
>>> a.shm.close()
>>> a.shm.unlink()
>>> del a  # Use of a ShareableList after call to unlink() is unsupported

O exemplo a seguir retrata como um, dois ou mais processos podem acessar a mesma ShareableList fornecendo o nome do bloco de memória compartilhada por trás dela:

>>> b = shared_memory.ShareableList(range(5))         # In a first process
>>> c = shared_memory.ShareableList(name=b.shm.name)  # In a second process
>>> c
ShareableList([0, 1, 2, 3, 4], name='...')
>>> c[-1] = -999
>>> b[-1]
-999
>>> b.shm.close()
>>> c.shm.close()
>>> c.shm.unlink()

The following examples demonstrates that ShareableList (and underlying SharedMemory) objects can be pickled and unpickled if needed. Note, that it will still be the same shared object. This happens, because the deserialized object has the same unique name and is just attached to an existing object with the same name (if the object is still alive):

>>> import pickle
>>> from multiprocessing import shared_memory
>>> sl = shared_memory.ShareableList(range(10))
>>> list(sl)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> deserialized_sl = pickle.loads(pickle.dumps(sl))
>>> list(deserialized_sl)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> sl[0] = -1
>>> deserialized_sl[1] = -2
>>> list(sl)
[-1, -2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(deserialized_sl)
[-1, -2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> sl.shm.close()
>>> sl.shm.unlink()