我正在学习joblib共享内存教程。似乎numpy.memmap将数据转储到磁盘，这是不幸的。但是，使用ramfs理论上应该可以在 linux 机器上的 joblib 进程之间共享内存。
是否有方便的管道：
- 创建一个足够大的 ramfs 文件系统以容纳特定的形状/dtype ndarray
memmap那个 ndarray 到那个 ramfs- 允许我用它做我想做的事
- 清理
memmap - 清理 ramfs
我可以调用一堆subprocess.call(["mount",...])类型的东西，但这似乎过于复杂。有没有更好的方法来做这件事？