python多进程间通信大数据量自定义数据类型时的性能问题

Question

我需要在multiprocessing中进行一些数据通信，数据内容为包含自定义类型数据的列表，例如[QPointF(i, 100) for i in range(0, 10000)]，取数据的过程需要尽可能地块，需要在微秒级别，取出后的数据可以直接使用而不用再进行组织，目前测试了一些方案如multiprocessing中的queue、pipe、ShareableList、SharedMemory都没法达到目标，queue、pipe取出数据的时间为毫秒级，ShareableList、SharedMemory不支持含有自定义的数据类型需要在取出数据后进行再次组织，一番操作下来同样需要毫秒级的时间，请问还有什么方式能够适用这种使用场景？

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

你好，根据你的描述，你需要在Python的多进程中快速进行大数据量自定义数据类型的通信。目前，你已经尝试了一些方法如multiprocessing中的queue、pipe、ShareableList、SharedMemory，但它们都无法满足你的需求。

根据你的需求，我可以给出以下解决方案来尝试解决这个问题：

1. 使用共享内存和多进程的方式来实现数据通信。
2. 首先，你可以使用multiprocessing模块中的Array或Value来创建一个共享内存的数据结构来存储你的自定义数据类型。
3. 可以使用ctypes库来定义和操作自定义数据类型。
4. 然后，在多个进程中将数据写入共享内存。
5. 最后，其他进程可以从共享内存中读取数据。

以下是一个使用共享内存和多进程的简单示例代码：

import multiprocessing as mp
import ctypes

# 定义自定义数据类型
class QPointF(ctypes.Structure):
    _fields_ = [("x", ctypes.c_double), ("y", ctypes.c_double)]

# 初始化共享内存数组
shared_data = mp.Array(QPointF, range(10000))

# 定义一个进程函数来写入数据
def write_data(shared_data):
    # 在这个函数里写入数据到共享内存数组中
    pass

# 启动多个进程来写入数据
processes = []
for i in range(mp.cpu_count()):
    p = mp.Process(target=write_data, args=(shared_data,))
    p.start()
    processes.append(p)

# 等待所有进程结束
for p in processes:
    p.join()

# 其他进程可以从共享内存中读取数据
for point in shared_data:
    # 在这里读取数据
    pass

请注意，上述示例仅为演示目的，还需要根据实际需求进行调整和完善。

1. 考虑使用第三方库来处理大数据量的自定义数据类型通信。可以尝试使用大数据处理框架，如Apache Spark或Dask，它们提供了分布式处理和高性能计算能力，可以处理大规模数据，并支持自定义数据类型。

希望以上解决方案对你有帮助。如果以上解决方案不能满足你的需求，请提供更多具体的要求或场景，我将尽力给出更适合的解决方案。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^