多个功能块之间共享大型结构

一种解决方法是使用全局变量或共享内存来实现多个功能块之间共享大型结构。下面是一个示例代码：

# 共享的大型结构
shared_data = {
    'counter': 0,
    'data_list': []
}

# 功能块1
def func1():
    # 使用全局变量来修改共享的大型结构
    global shared_data
    shared_data['counter'] += 1
    shared_data['data_list'].append('func1')

# 功能块2
def func2():
    # 使用全局变量来访问共享的大型结构
    global shared_data
    shared_data['counter'] += 1
    shared_data['data_list'].append('func2')

# 主程序
if __name__ == '__main__':
    # 并行执行功能块1和功能块2
    from multiprocessing import Process

    p1 = Process(target=func1)
    p2 = Process(target=func2)

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

    # 打印共享的大型结构
    print(shared_data)

在上述示例代码中，我们使用了一个全局变量shared_data来共享大型结构。func1和func2函数分别对shared_data进行修改和访问。在主程序中，我们创建了两个进程来并行执行func1和func2，最后打印出共享的大型结构。

需要注意的是，在多线程或多进程编程中，共享数据可能会导致数据竞争和不确定性的问题。为了避免这些问题，可以使用锁机制或其他同步机制来保护共享数据的访问和修改。