多进程之间如何共享大体积变量？
我有一个python搜索任务，进程开启的时候需要先从硬盘里读取一个100MB的文件，然后开启socket监听请求，然后内存中搜索，然后结果给客户端。
然后一个进程太慢了，我想并发处理，因为python的多线程没有办法利用多核，所以我想用多进程，但是多进程的话，如果我开10个进程，那就需要100MBx10=1GB的内存空间了，但是100MB的内容其实都是静态的，我不需要他们变动，这样存10份相同内容在内存中，感觉太浪费空间了。（而且这个文件以后可能会变得很大）。
所以我该怎么办，既提高并发处理，有节约内存呢？
我本来想把这个数据方redis，但是从数据结构上redis很难支持？
我该怎么办呢？
回答：
需求上看你要多进程搜的话，那个数据文件能分片是最好的。
像是ES，每个节点（进程）搜自己的分片（Map），返回给收到请求的节点，收到请求的节点去整合分片（Reduce），最后返回结果。
单纯针对分享内存的场景的话当然是 shm，用 python3.8+ 自带了：multiprocessing.shared_memory，看文档学着用就完了。
其他版本的 python 去 pypi 上找找共享内存的包就行。
回答：
新版本的python有个 multiprocessing.shared_memory 你可以试试, 我没详细试过, 但是这个确实可以, 主要的问题和redis一样, 要看你的原数据格式, 看看支不支持, 怎么转换
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