Das Problem der gemeinsamen Nutzung großer Numpy-Arrays zwischen übergeordneten und untergeordneten Prozessen in Python wird in diesem Handbuch behandelt. Um die Ressourcennutzung zu maximieren und Datenduplizierung zu verhindern, wird die Nutzung von gemeinsam genutztem Speicher hervorgehoben. Beispiele aus der Praxis, etwa die Arbeit mit HDF5-Dateien, zeigen, wie diese Strategien in realen Situationen eingesetzt werden können, um Skalierbarkeit und Leistung zu verbessern.