我有一個(gè)60GB的SciPy陣列（矩陣），必須在5個(gè)以上的multiprocessing Process對象之間共享。我看過numpy-sharedmem，并在SciPy列表上閱讀了此討論。似乎有兩種方法- numpy-sharedmem和使用a multiprocessing.RawArray()并將NumPy dtypes 映射到ctypes?，F(xiàn)在，這numpy-sharedmem似乎是要走的路，但是我還沒有看到一個(gè)很好的參考示例。我不需要任何種類的鎖，因?yàn)殛嚵校▽?shí)際上是一個(gè)矩陣）將是只讀的。現(xiàn)在，由于它的大小，我想避免復(fù)制。這聽起來像是正確的方法是創(chuàng)建唯一的數(shù)組作為副本sharedmem數(shù)組，然后將它傳遞給Process對象？幾個(gè)特定的問題：實(shí)際將sharedmem句柄傳遞給子對象的最佳方法是Process()什么？我是否需要一個(gè)隊(duì)列來傳遞一個(gè)數(shù)組？管道會更好嗎？我可以僅將它作為參數(shù)傳遞給Process()子類的init（我假設(shè)它是腌制的）嗎？在上面鏈接的討論中，提到numpy-sharedmem不是64位安全的嗎？我肯定使用了一些不是32位可尋址的結(jié)構(gòu)。該RawArray()方法是否需要權(quán)衡？慢一點(diǎn)，孩子嗎？numpy-sharedmem方法是否需要任何ctype到dtype的映射？有沒有人舉一些開源代碼的例子呢？我是一個(gè)非常動手的知識，如果沒有任何好的榜樣，很難使它成功。如果有任何額外的信息，我可以提供幫助澄清此為他人，請?jiān)u論，我會補(bǔ)充。謝謝！這需要在Ubuntu Linux和運(yùn)行可能的Mac OS，但便攜性是不是一個(gè)巨大的關(guān)注。