在multiprocessing模块里那个共享内存适合用来快速读取大数据的

在 `multiprocessing` 模块中，适合用来快速读取大数据的共享内存是 `multiprocessing.RawArray`。

`multiprocessing.RawArray` 是一种在多个进程之间共享数据的方式，它可以在多个进程中高效地读写大量数据。与 `multiprocessing.Array` 不同的是，`multiprocessing.RawArray` 不需要对数据进行拷贝和序列化，因此可以更快地读写数据。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用 `multiprocessing.RawArray` 快速读取大数据：

import multiprocessing
import mmap

def read_data(filename, start, end, shared_array):
    with open(filename, 'r+b') as f:
        # 将文件映射到内存中
        mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0)

        # 读取数据并写入共享内存
        data = mm[start:end]
        shared_array[start:end] = data

        # 关闭内存映射和文件
        mm.close()

if __name__ == '__main__':
    filename = 'large_file.bin'
    file_size = os.path.getsize(filename)

    # 创建共享内存
    shared_array = multiprocessing.RawArray('c', file_size)

    # 使用多个进程读取文件并写入共享内存
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        results = []
        chunk_size = file_size // multiprocessing.cpu_count()
        for i in range(multiprocessing.cpu_count()):
            start = i * chunk_size
            end = start + chunk_size
            if i == multiprocessing.cpu_count() - 1:
                end = file_size
            results.append(pool.apply_async(read_data, (filename, start, end, shared_array)))
        for result in results:
            result.get()

    # 读取共享内存中的数据
    data = shared_array[:]

上面的代码中，首先创建一个大小与文件相同的 `multiprocessing.RawArray`，然后将文件分割成多个小块。接着使用 `multiprocessing.Pool` 在多个进程中同时读取这些小块，并将结果写入共享内存中。最后得到的 `data` 就是完整的大数据。需要注意的是，由于 `multiprocessing.RawArray` 是一个字节数组，因此在读取数据时需要将它转换为相应的数据类型。