У цьому посібнику розглядається проблема спільного використання великих масивів numpy між батьківськими та дочірніми процесами в Python. Щоб максимізувати використання ресурсів і запобігти дублюванню даних, виділяється використання спільної пам’яті. Реальні приклади, наприклад робота з файлами HDF5, показують, як використовувати ці стратегії в реальних ситуаціях, покращуючи масштабованість і продуктивність.