使用numpy.memmap映射设备文件

Question

有没有什么原因导致用numpy的memmap打开设备文件（而不是普通文件）不行呢？

self.surface = np.memmap('/dev/fb1', dtype=np.uint16, mode='r+', shape=(320,240))

我在使用一个自定义的内核模块，这个模块添加了一个帧缓冲设备，使用python的普通mmap模块时一切正常。但是用numpy的时候，似乎在访问文件系统时会让内核的互斥锁卡住（我也不太确定到底发生了什么）。

我想问的是，numpy的memmap是不是处理不了这种情况，我是不是应该换个方法？

我在unix stackexchange上问过另一个问题，但我觉得这两个问题不太一样，所以我把它们都发出来了。

显然这是在linux系统上（kubuntu maverick，带有自定义内核模块）

更新：

结果我发现我可以正常创建memmap。问题似乎是当我关闭进程时，没有特别关闭memmap对象，这样就会让内核的互斥锁卡住。

我不知道这个问题是出在numpy上，还是我的内核模块上，或者其他地方。

Answer 1

如果你的代码在使用 Python 的 mmap 模块时运行得很好，你可以直接用它，而不是用 numpy.memmap：

>>> fd = os.open("a", os.O_RDWR)
>>> buffer = mmap.mmap(fd, 0)
>>> surface = np.ndarray((320,240), np.uint16, buffer)

这样做还有一个好处，就是你可以更好地控制内存映射的使用。

不过，Python 的 mmap 模块也有它自己的一些特别之处。正如源代码所示，它在释放内存时会调用 msync。也许这就是你的程序卡住的原因？（你可能可以通过调用 buffer.flush() 来重现这个问题，因为它也会调用 msync）。你先调用 close() 的解决方案可能有效，因为这样就绕过了 msync！