在Python中，可以使用内置的模块ctypes来创建一个内存缓冲池，以存储表数据。下面是一个示例代码：

import ctypes
import numpy as np

class TableBufferPool:
    def __init__(self, buffer_size, row_size):
        self.buffer_size = buffer_size
        self.row_size = row_size
        self.buffer = ctypes.create_string_buffer(buffer_size * row_size)
        self.buffer_index = 0
    
    def add_row(self, row_data):
        if self.buffer_index >= self.buffer_size:
            raise Exception("Buffer is full")
        
        # 将row_data复制到缓冲区中的指定位置
        offset = self.buffer_index * self.row_size
        ctypes.memmove(ctypes.addressof(self.buffer) + offset, row_data, self.row_size)
        
        self.buffer_index += 1
    
    def get_table(self):
        # 将缓冲区内容复制到numpy数组中
        table_data = np.frombuffer(self.buffer, dtype=np.uint8)
        table_data = table_data.reshape((self.buffer_index, self.row_size))
        return table_data

# 示例用法
table_buffer = TableBufferPool(buffer_size=100, row_size=10)
row1 = b"row 1 data"
row2 = b"row 2 data"

table_buffer.add_row(row1)
table_buffer.add_row(row2)

table_data = table_buffer.get_table()
print(table_data)

在上面的示例中，TableBufferPool类表示一个表占用的内存缓冲池。它使用ctypes.create_string_buffer创建一个指定大小的缓冲区，并在add_row方法中将每一行数据复制到缓冲区中的指定位置。最后，通过使用np.frombuffer将缓冲区内容转换为numpy数组，我们可以获取到完整的表数据。

请注意，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和扩展。