Python 共享列表（multiprocessing-manager-list）非常耗时

我有一个流动计划：

一个数据处理过程-_过程 很少有数据生成过程-工人

我需要做的是共享list foo_list，它包含另外两个大对象list1，dict2

foo_list = [list1, dict2]

在这些过程之间。工人应该只阅读foo_列表，但我需要他们有一致的对应列表1和dict2。 _进程应该能够修改这些数据

编辑：我需要工人更新foo_列表的版本。_进程偶尔会更新foo_列表，我需要工作人员尽快开始使用更新后的版本

我使用了多处理库中的manager.list，但分析表明，只需要工作人员从列表中获取数据，就需要大约25%的程序时间

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所以问题是，还有其他的方法吗？还是我做错了？

在大多数情况下，共享内存不是解决问题的方法。您最好（如果您有足够的内存）复制此列表，并将

foo_list

的副本传递给每个进程，这样就不会浪费时间在进程之间管理列表

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当我尝试使用共享内存时，我自己也遇到了类似的问题->

没有更多的上下文，没有人能给你答案。进程之间的通信总是一个很大的开销，你应该尽可能地减少它。。。但是你复制是什么意思？A需要工人拥有该列表的“更新”版本。_进程偶尔会更改它或从中删除某些内容，我需要工作人员尽快开始使用该版本。我将把这个添加到问题中。我的意思是，如果你有4个工作人员，你可以将原始列表拆分为该列表的4个副本（即工作人员1获取

copy1=foo_list[0:（0.25*len（foo_list）]

并让每个工作进程使用自己版本的列表。我在这里假设，您的工作进程不需要访问列表中的所有元素，因为如果它们需要访问列表中的所有元素。这只会破坏列表。是的，很遗憾，它们需要：-（但无论如何，谢谢您