多进程访问大型共享只读数据帧，聚合输出

以下是一个简单的多进程访问大型共享只读数据帧并进行聚合输出的示例代码：

import multiprocessing

# 共享只读数据帧
data_frame = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 定义一个函数用于处理数据帧的聚合操作
def aggregate_data_frame(data):
    return sum(data)

# 定义一个函数用于每个进程的工作
def process_data_frame(start_index, end_index, result_queue):
    # 在每个进程中访问共享数据帧的子集
    subset = data_frame[start_index:end_index]
    result = aggregate_data_frame(subset)
    # 将结果放入队列中
    result_queue.put(result)

if __name__ == '__main__':
    # 定义进程数量
    num_processes = 4
    # 创建一个队列用于存储每个进程的结果
    result_queue = multiprocessing.Queue()
    # 定义每个进程处理的数据子集的大小
    subset_size = len(data_frame) // num_processes
    # 创建进程列表
    processes = []
    for i in range(num_processes):
        # 计算每个进程处理的数据子集的起始和结束索引
        start_index = i * subset_size
        end_index = (i + 1) * subset_size if i < num_processes - 1 else len(data_frame)
        # 创建进程并将其添加到进程列表中
        p = multiprocessing.Process(target=process_data_frame, args=(start_index, end_index, result_queue))
        processes.append(p)
        # 启动进程
        p.start()

    # 等待所有进程完成
    for p in processes:
        p.join()

    # 从队列中提取结果并进行聚合
    final_result = 0
    while not result_queue.empty():
        final_result += result_queue.get()

    print("聚合结果:", final_result)

在这个示例中，我们首先定义了一个共享只读数据帧data_frame。然后，我们定义了一个用于聚合操作的函数aggregate_data_frame，该函数接受一个数据子集并返回聚合结果。接下来，我们定义了一个用于处理数据帧的每个进程的函数process_data_frame，该函数接受数据子集的起始和结束索引以及一个结果队列，并将聚合结果放入队列中。

在main函数中，我们首先定义了要使用的进程数量num_processes和一个结果队列result_queue。然后，我们计算每个进程处理的数据子集的大小subset_size。接下来，我们创建了一个进程列表processes，并使用subset_size、start_index和end_index创建了每个进程。我们启动每个进程，并等待所有进程完成。最后，我们从结果队列中提取结果并进行聚合，打印最终的聚合结果。

请注意，这只是一个简单示例，实际应用中可能需要更复杂的数据处理和聚合操作。另外，由于数据帧是只读的，不需要担心进程间的竞争条件和数据一致性问题。