在python中使用多进程时如何访问全局变量？

在Python中使用多进程时，每个进程都有自己独立的内存空间，因此无法直接访问其他进程的全局变量。但是，可以通过使用共享内存或进程间通信来实现多进程间的变量共享。

一种常用的方法是使用multiprocessing模块中的Value和Array来创建共享内存变量。Value用于创建一个可被多个进程访问的单个值，而Array用于创建一个可被多个进程访问的数组。

下面是一个示例代码，展示了如何在多进程中访问全局变量：

from multiprocessing import Process, Value, Array

# 定义一个全局变量
global_var = Value('i', 0)
global_array = Array('d', [0.0, 1.0, 2.0])

def worker1(var, arr):
    var.value = 1
    for i in range(len(arr)):
        arr[i] = i * 2

def worker2(var, arr):
    print(var.value)
    print(arr[:])

if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=worker1, args=(global_var, global_array))
    p2 = Process(target=worker2, args=(global_var, global_array))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

在上述代码中，我们使用Value创建了一个整型的共享变量global_var，并使用Array创建了一个双精度浮点型的共享数组global_array。在worker1进程中，我们修改了global_var和global_array的值。在worker2进程中，我们打印了global_var和global_array的值。

需要注意的是，由于多进程之间是并行执行的，所以在访问共享变量时需要考虑同步和互斥的问题，以避免数据竞争和不一致的结果。可以使用multiprocessing模块中的锁机制来实现进程间的同步。

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