如何確保多處理中唯讀資料的共享存取？

多處理：確保對唯讀資料的共享存取

在多處理場景中，進程間資料共享的問題經常出現。具體來說，在處理大型唯讀資料結構時，最好避免將此資料複製到每個進程，這既耗時又佔用記憶體。

考慮以下程式碼片段：

<code class="python">glbl_array = # a 3 Gb array

def my_func( args, def_param = glbl_array):
    #do stuff on args and def_param

if __name__ == '__main__':
  pool = Pool(processes=4)
  pool.map(my_func, range(1000))</code>

在此範例中，全域變數 glbl_array 定義為大型 (3 Gb) 陣列。 my_func 函數設計用於對 glbl_array 進行操作。當使用 Pool(processes=4) 產生多個進程進行並行執行時，就會出現問題：每個進程會收到 glbl_array 中資料的單獨副本，還是所有進程會共用相同的唯讀資料？

在 Linux 中，fork 系統呼叫的語意支援多處理，支援寫入時複製語意。這意味著，如果 glbl_array 是唯讀的，除非必要，否則不會在進程之間物理複製資料。

但是，如果修改了 glbl_array，一個進程所做的更改將反映在所有其他進程可存取的資料中流程。為了防止不必要的資料覆蓋，請考慮利用不可變物件（例如 glbl_array 的 tostring() 表示形式）作為函數的預設參數。

或者，可以利用 Python 多處理模組提供的共享記憶體設施明確建立和管理共享記憶體段，從而確保資料不會跨進程重複。

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