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Python的multiprocessing.shared_memory模块提供了一种在多进程之间共享内存的方式。它允许多个进程直接读写同一个内存块，从而避免了数据复制和IPC通信的开销，提高了并行计算的效率。

使用shared_memory需要先创建一个共享内存区域，并将其映射到每个需要访问该内存块的进程中。每个进程可以直接通过内存地址访问这个共享内存块，从而实现了跨进程直接访问共享数据的功能。需要注意的是，由于共享内存是多进程共享的，因此需要采用适当的同步机制来避免并发访问造成的数据竞争问题。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python的multiprocessing.shared_memory模块来实现两个进程之间的共享内存：

python
import multiprocessing as mp
import numpy as np

# 创建一个大小为10的float64类型的共享内存块
shm = mp.SharedMemory(create=True, size=10*np.dtype('float64').itemsize)

# 将共享内存块映射到当前进程中，并获取对应的numpy数组
arr = np.ndarray(shape=(10,), dtype='float64', buffer=shm.buf)

# 在主进程中往共享内存块中写入数据
arr[0] = 1.0
arr[1] = 2.0
arr[2] = 3.0

# 创建一个子进程来读取共享内存块中的数据
def child_process():
arr = np.ndarray(shape=(10,), dtype='float64', buffer=shm.buf)
print(arr[0], arr[1], arr[2]) # 输出 1.0 2.0 3.0

p = mp.Process(target=child_process)
p.start()
p.join()

# 在主进程中关闭共享内存块
shm.close()
shm.unlink()


这个例子中，我们首先创建一个大小为10的float64类型的共享内存块，并将其映射到当前进程中。然后我们在主进程中往共享内存块中写入了三个数据。接着，我们创建了一个子进程，该子进程也通过映射到共享内存块的方式获取对应的numpy数组，并成功地读取了主进程写入共享内存块中的数据。最后，在主进程退出前，我们需要关闭并销毁共享内存块。