# `multiprocessing.shared_memory` — Memória compartilhada para acesso direto entre processos

Código-fonte: Lib/multiprocessing/shared_memory.py

Adicionado na versão 3.8.

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)

  Fornece um objeto mutável do tipo lista onde todos os valores armazenados dentro são armazenados em um bloco de memória compartilhada. Isso restringe valores armazenáveis aos seguintes tipos de dados embutidos:

  - `int` (com sinal, 64-bit)

  - `float`

  - `bool`

  - `str` (menos de 10M bytes cada quando codificado como UTF-8)

  - `bytes` (menos de 10M bytes cada)

  - `None`

  Ele também difere notavelmente do tipo embutido `list`, pois essas listas não podem alterar seu comprimento geral (ou seja, sem `append()`, `insert()`, etc.) e não oferecem suporte à criação dinâmica de novas instâncias `ShareableList` por meio de fatiamento.

  sequence é usado para preencher um `ShareableList` com valores. Defina como `None` para anexar a uma `ShareableList` já existente pelo seu nome único de memória compartilhada.

  name é um nome único para a memória compartilhada requerida, como descrito na definição de `SharedMemory`. Ao anexar a uma `ShareableList` já existente, deve-se especificar o nome único do bloco de memória compartilhada e definir sequence como `None`.

  Nota

  Existe um problema conhecido para os valores `bytes` e `str`. Se eles terminarem com bytes ou caracteres nulos `\x00`, eles podem ser silenciosamente removidos ao buscá-los pelo índice da `ShareableList`. Esse comportamento `.rstrip(b'\x00')` é considerado um bug e pode desaparecer no futuro. Veja gh-106939.

  Para aplicações onde a remoção de nulos finais é um problema, contorne-o sempre anexando incondicionalmente um byte extra diferente de 0 ao final de tais valores ao armazená-los e removendo-os incondicionalmente ao buscá-los:

      >>> 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)

    Retorna o número de ocorrências de value.

  index(value)

    Retorna a primeira posição do índice de value. Levanta `ValueError` se value não estiver presente.

  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()

Os exemplos a seguir demonstram que os objetos `ShareableList` (e o subjacente `SharedMemory`) podem ser serializados e desserializados com pickle, se preciso. Note, ainda será o mesmo objeto compartilhado. Isto acontece pois o objeto desserializado tem o mesmo nome único e é somente anexado ao objeto existente com o mesmo nome (se o objeto ainda existe):

    >>> 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()