SharedMemory是python3.8新增加的特性，主要使用内存共享，使用非常方便
使用文档链接：docs.python.org/zh-cn/3/lib…
我们可以先新建一个对象试试：
from multiprocessing import shared_memory
shm_a = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=10)
这个方法新开辟一个空间储存内存块，我们还可以看看里面的内容：
>>> shm_a
SharedMemory('psm_d5082db5', size=10)
我们可以看到实际上是建立一个大小为10的共享内存卡，名字为psm_d5082db5
当然名字我们可以直接打印：
>>> shm_a.name
'psm_b370a3a5'
我们还可以看看究竟这个内存块里面存的什么内容，使用buf就行，里面的内容实际初始化全为0
>>> shm_a.buf
<memory at 0x7f3af310b640>
>>> list(shm_a.buf)
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
我们接下来，我们还可以直接新建一个一样的的内存块：
shm_b = shared_memory.SharedMemory(shm_a.name)
现在我们思考一个问题，这两个内存块是同一个内存块吗？
我们可以看看答案：
>>> shm_a is shm_b
False
>>> shm_a==shm_b
False
答案居然是不是同一个内存块，但是现在我们可以看看里面存的内容是不是一样的呢：
>>> shm_b.buf is shm_b.buf
True
>>> shm_b.buf==shm_b.buf
True
现在内容又是一样的了，这是怎么一回事呢？
我们可以看一个实验：
>>> id(shm_a)
139891162754352
>>> id(shm_b)
139891162754496
结果是shm_a和shm_b本来就是不同的东西，地址都不同
那为啥内容是一样的呢，我们可以画一张图：
我们从图上看出，shm_a和shm_b是共用的一份数据，并不是是一个东西，因为他们三者的地址根本不是一样的，但是shm_a和shm_b使用的是一个内存块
我们再看看shm_a到底是什么类型，虽然看起来很像list，但是并不是：
>>> type( shm_a.buf)
<class 'memoryview'>
跟list类似，我们还有使用切片的方式获取数据：
>>> shm_a.buf[-1]
0
>>> shm_a.buf[-1]=2
>>> list(shm_a.buf)
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2]
>>> list(shm_b.buf)
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2]
至此，我们还没将共享的概念使用出来，因为我们我们最终需要在另外的进程使用这个数据，假如你在一个终端新建这些数据，但是你可以直接在另外一个终端拿到这个数据
我们可以示例一下：
我们在另外一个终端使用之前建立的内存块：
>>> existing_shm = shared_memory.SharedMemory('psm_b370a3a5')
>>> list(existing_shm.buf)
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
可以看到，我们可以直接拿到
