Le problème du partage de grands tableaux numpy entre les processus parents et enfants en Python est abordé dans ce guide. Afin de maximiser l'utilisation des ressources et d'éviter la duplication des données, il met en évidence l'utilisation de la mémoire partagée. Des exemples concrets, comme l'utilisation de fichiers HDF5, montrent comment utiliser ces stratégies dans des situations réelles, améliorant ainsi l'évolutivité et les performances.