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进程之间共享数据(数值型):
import multiprocessing def func(num): num.value=10.78 #子进程改变数值的值,主进程跟着改变 if __name__=="__main__": num=multiprocessing.Value("d",10.0) # d表示数值,主进程与子进程共享这个value。(主进程与子进程都是用的同一个value) print(num.value) p=multiprocessing.Process(target=func,args=(num,)) p.start() p.join() print(num.value)
进程之间共享数据(数组型):
import multiprocessing def func(num): num[2]=9999 #子进程改变数组,主进程跟着改变 if __name__=="__main__": num=multiprocessing.Array("i",[1,2,3,4,5]) #主进程与子进程共享这个数组 print(num[:]) p=multiprocessing.Process(target=func,args=(num,)) p.start() p.join() print(num[:])
进程之间共享数据(dict,list):
import multiprocessing def func(mydict,mylist): mydict["index1"]="aaaaaa" #子进程改变dict,主进程跟着改变 mydict["index2"]="bbbbbb" mylist.append(11) #子进程改变List,主进程跟着改变 mylist.append(22) mylist.append(33) if __name__=="__main__": with multiprocessing.Manager() as MG: #重命名 mydict=multiprocessing.Manager().dict() #主进程与子进程共享这个字典 mylist=multiprocessing.Manager().list(range(5)) #主进程与子进程共享这个List p=multiprocessing.Process(target=func,args=(mydict,mylist)) p.start() p.join() print(mylist) print(mydict)
多线程用全局变量(global)
以上这篇Python 进程之间共享数据(全局变量)的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。