在没有共享状态的Python中使用共享过滤器

，可以通过使用多进程或多线程来实现。

多进程方式：

1. 使用multiprocessing模块创建多个进程，每个进程独立运行。
2. 在每个进程中，创建一个共享的过滤器对象，例如multiprocessing.Manager().list()。
3. 将需要过滤的数据分割成多个部分，每个进程处理其中一部分数据。
4. 每个进程使用共享的过滤器对象进行过滤操作，将符合条件的数据保存到结果列表中。
5. 最后，将每个进程的结果列表合并为最终结果。

多线程方式：

1. 使用threading模块创建多个线程，每个线程独立运行。
2. 在每个线程中，创建一个共享的过滤器对象，例如threading.Lock()。
3. 将需要过滤的数据分割成多个部分，每个线程处理其中一部分数据。
4. 每个线程使用共享的过滤器对象进行过滤操作，将符合条件的数据保存到结果列表中。
5. 最后，将每个线程的结果列表合并为最终结果。

这种方式的优势是可以并行处理大量数据，提高处理效率。适用场景包括数据清洗、数据筛选、数据过滤等需要对大量数据进行处理的场景。

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