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在Python中，可以使用multiprocessing模块来实现多进程间的全局变量共享。
默认情况下，每个进程都有自己的独立的内存空间，因此无法通过直接访问全局变量的方式进行共享。但是multiprocessing模块提供了一些特殊的数据结构，如Value和Array，可以在多个进程之间共享数据。
下面是使用Value和Array共享全局变量的示例代码：
from multiprocessing import Process, Value, Array
# 定义一个共享的整型变量
shared_var = Value('i', 0)
# 定义一个共享的数组
shared_arr = Array('i', range(5))
def update_shared_var():
global shared_var
shared_var.value = 10
def update_shared_arr():
global shared_arr
for i in range(len(shared_arr)):
shared_arr[i] = i * 2
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=update_shared_var)
p2 = Process(target=update_shared_arr)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print(shared_var.value)
print(shared_arr[:])
在上述代码中，我们首先使用Value函数创建了一个共享的整型变量shared_var，并初始化为0。然后使用Array函数创建了一个共享的整型数组shared_arr，并初始化为0, 1, 2, 3, 4。
接着，我们定义了两个函数update_shared_var和update_shared_arr，分别用于更新共享的变量和数组。在这两个函数中，我们通过value属性和切片操作来访问和修改共享变量和数组的值。
最后，我们创建了两个子进程，分别执行update_shared_var和update_shared_arr函数，并使用start方法启动子进程，join方法等待子进程执行完毕。
最后，我们在主进程中打印共享变量和数组的值。由于这些变量和数组是共享的，它们的值在子进程中被修改后，主进程也能获取到最新的值。
