前一篇博客說了怎樣通過命名管道實現(xiàn)進程間通信，但是要在windows是使用命名管道，需要使用python調研windows api，太麻煩，于是想到是不是可以通過共享內存的方式來實現(xiàn)。查了一下，Python中可以使用mmap模塊來實現(xiàn)這一功能。

Python中的mmap模塊是通過映射同一個普通文件實現(xiàn)共享內存的。文件被映射到進程地址空間后，進程可以像訪問內存一樣對文件進行訪問。

不過，mmap在linux和windows上的API有些許的不一樣，具體細節(jié)可以查看mmap的文檔。

下面看一個例子：

server.py

這個程序使用 test.dat 文件來映射內存，并且分配了1024字節(jié)的大小，每隔一秒更新一下內存信息。

import mmap
import contextlib
import time

with open("test.dat", "w") as f:
    f.write('\x00' * 1024)

with open('test.dat', 'r+') as f:
    with contextlib.closing(mmap.mmap(f.fileno(), 1024, access=mmap.ACCESS_WRITE)) as m:
        for i in range(1, 10001):
            m.seek(0)
            s = "msg " + str(i)
            s.rjust(1024, '\x00')
            m.write(s)
            m.flush()
            time.sleep(1)

client.py

這個程序從上面映射的文件 test.dat 中加載數(shù)據(jù)到內存中。

import mmap
import contextlib
import time

while True:
    with open('test.dat', 'r') as f:
        with contextlib.closing(mmap.mmap(f.fileno(), 1024, access=mmap.ACCESS_READ)) as m:
            s = m.read(1024).replace('\x00', '')
            print s
    time.sleep(1)

上面的代碼可以在linux和windows上運行，因為我們明確指定了使用 test.dat 文件來映射內存。如果我們只需要在windows上實現(xiàn)共享內存，可以不用指定使用的文件，而是通過指定一個tagname來標識，所以可以簡化上面的代碼。如下：

server.py

import mmap
import contextlib
import time

with contextlib.closing(mmap.mmap(-1, 1024, tagname='test', access=mmap.ACCESS_WRITE)) as m:
    for i in range(1, 10001):
        m.seek(0)
        m.write("msg " + str(i))
        m.flush()
        time.sleep(1)

client.py

import mmap
import contextlib
import time

while True:
    with contextlib.closing(mmap.mmap(-1, 1024, tagname='test', access=mmap.ACCESS_READ)) as m:
        s = m.read(1024).replace('\x00', '')
        print s
    time.sleep(1)