在python多处理中保留静态类成员

在Python多处理中保留静态类成员，可以通过使用共享内存或进程间通信的方式实现。

共享内存是一种将内存区域映射到多个进程的机制，可以让多个进程共享同一块内存空间。在Python中，可以使用multiprocessing.Value或multiprocessing.Array来创建共享内存对象，然后将静态类成员存储在这些共享内存对象中。

下面是一个示例代码：

import multiprocessing

class MyClass:
    shared_value = None

def init(shared_value):
    MyClass.shared_value = shared_value

def worker():
    # 在子进程中访问静态类成员
    print(MyClass.shared_value)

if __name__ == '__main__':
    shared_value = multiprocessing.Value('i', 0)
    process = multiprocessing.Process(target=worker, args=())
    process.start()
    process.join()

在上面的代码中，我们使用multiprocessing.Value创建了一个共享整数对象shared_value，然后在子进程中通过调用init函数将共享内存对象传递给静态类成员MyClass.shared_value。在子进程中，我们可以直接访问MyClass.shared_value来获取静态类成员的值。

另一种方式是使用进程间通信，例如使用multiprocessing.Queue或multiprocessing.Pipe来在进程之间传递数据。这种方式可以将静态类成员存储在一个进程中，然后通过队列或管道将其传递给其他进程。

总结起来，要在Python多处理中保留静态类成员，可以通过共享内存或进程间通信的方式实现。具体选择哪种方式取决于具体的需求和场景。