在multiprocessing模块里那个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是 `multiprocessing.Pool`。

`multiprocessing.Pool` 可以将一个函数应用于一个迭代器的所有元素，然后将结果收集起来。这个过程可以并行化执行，从而提高读取大数据的速度。具体来说，可以将大数据分割成多个小块，然后使用 `multiprocessing.Pool` 在多个进程中同时读取这些小块，最后将结果合并起来。

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

import multiprocessing

def read_data(filename, start, end):
    with open(filename, 'rb') as f:
        f.seek(start)
        data = f.read(end - start)
    return data

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

    with multiprocessing.Pool() as pool:
        results = []
        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)))
        data = b''
        for result in results:
            data += result.get()

上面的代码中，首先计算文件大小和 CPU 数量，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，并将结果合并起来。最后得到的 `data` 就是完整的大数据。