多处理中的共享内存对象
在 Python 的多处理库中，您面临着同时在多个进程之间共享大型只读数组的挑战。
使用 Fork() 语义
如果您的操作系统使用写时复制 fork() 语义（例如 Unix），您的只读数据结构将所有子进程都可以访问，而无需额外的内存消耗。这是因为 fork() 创建了一种写时复制操作，因此一个进程对数据结构的更改只会写入到自己的内存空间，而其他进程则保持原始数据结构不变。
将数组打包到共享内存中
为了提高效率，请将数组转换为 NumPy 或数组结构并将其存储在共享内存中。围绕它创建一个 multiprocessing.Array 包装器并将其传递给您的函数。
可写共享对象
如果您需要可写共享对象，请使用同步或锁定机制。多处理提供两种方法：
Manager 代理方法可以处理任意 Python 对象，但由于进程间通信涉及对象序列化和反序列化，速度较慢。
替代方法
除了多处理之外，Python 中还有各种并行处理库。如果您有多重处理可能无法充分满足的特定要求，请考虑这些选项。
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