Problemet med att dela stora numpy arrays mellan överordnade och underordnade processer i Python tas upp i den här guiden. För att maximera resursanvändningen och förhindra dataduplicering framhäver den användningen av delat minne. Verkliga exempel, som att arbeta med HDF5-filer, visar hur man använder dessa strategier i verkliga situationer, vilket förbättrar skalbarhet och prestanda.