在多进程库的共享内存中，我们通常使用线程池或者进程池来并发地处理大整数。这里提供一个简单的例子：

1. 创建一个线程池：

```python import threading from multiprocessing import Pool

def worker(num): # 这里是你的线程任务，比如对大整数进行加法运算 result = num + 1 print(result) ```

1. 创建一个进程池：

```python import multiprocessing

def worker(num): # 这里是你的进程任务，比如对大整数进行加法运算 result = num + 1 print(result) ```

1. 启动线程和进程池：

```python def main(): pool = Pool() results = pool.map(worker, range(10000000)) pool.close() pool.join()

if name == "main": main() ```

在这个例子中，我们创建了一个线程池和一个进程池。然后，我们使用pool.map()函数来并发地执行worker()函数，对10万个大整数进行加法运算。最后，我们关闭线程池并等待所有任务完成。

这个例子使用了Python的多线程库和进程库。如果你使用的是其他语言，可能需要使用其他库来实现这个功能。