如何在Python进程间传递对象而无需借助序列化？

针对你希望将序列化/反序列化操作从主进程转移到后台进程的需求，以下是几种可行的Python实现方式：

1. Unix系统专属：利用fork的写时复制特性 #

在Linux、macOS等Unix类系统中，Python的multiprocessing模块支持fork启动方式。当主进程通过fork创建后台进程时，子进程会完整继承主进程的内存空间（采用写时复制机制，仅当某一方修改内存时才会复制数据）。

• 实现逻辑：
  • 主进程创建待传输的对象后，以fork方式启动后台进程。
  • 后台进程可直接访问主进程中的对象，执行序列化操作并处理网络传输。
  • 接收端的后台进程完成反序列化后，同样通过fork或共享内存将对象传递给主进程。
• 优势：完全跳过主进程的序列化操作，零额外计算开销。
• 局限性：仅适用于Unix系统，Windows不支持fork。

2. 跨平台方案：共享内存适配特定对象类型 #

对于数组、字节流等具有连续内存结构的对象，可通过共享内存实现无序列化传递：

• 使用multiprocessing.shared_memory.SharedMemory创建共享内存区域，主进程将对象的原始二进制数据写入其中。
• 后台进程读取共享内存中的数据，直接重构对象（例如numpy数组可从共享内存直接实例化），再执行网络传输所需的序列化。
• 对于自定义复杂对象，可拆解为基本类型字段写入共享内存，由后台进程重新组装。
• 优势：跨平台支持，避免主进程执行完整对象序列化。
• 局限性：需针对不同对象类型做适配，无法直接传递任意Python对象。

3. 第三方依赖方案：Apache Arrow Plasma内存存储 #

Apache Arrow的Plasma组件是一个高性能内存对象存储，可实现进程间高效共享对象：

• 主进程将对象写入Plasma存储，序列化操作由Plasma后台进程承担，主进程仅需发起写入请求。
• 后台进程从Plasma读取对象，执行网络传输的序列化逻辑。
• 接收端后台进程将数据写入Plasma，接收端主进程直接读取对象完成传递。
• 优势：跨平台支持，兼容大部分Python对象，主进程几乎无序列化开销。
• 局限性：需要额外部署Plasma服务，增加了项目依赖。

折中优化方案：主进程后台线程执行序列化 #

如果必须支持任意Python对象且跨平台，目前不存在完美的无序列化跨进程传递方案。此时可将序列化/反序列化操作放在主进程的独立后台线程中执行，而非主线程，这样不会阻塞用户的主进程业务逻辑，这也是你现有方案的低成本优化方向。同时可替换pickle为pyarrow、msgpack等更高效的序列化库，降低计算开销。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yann Bouteiller