使用ProcessPoolExecutor 多进程共享数据

使用ProcessPoolExecutor多进程共享数据需要使用multiprocessing.Manager()来创建共享对象，在每个进程中使用相同的Manager对象创建共享对象，这样每个进程都能够访问和修改共享对象。

下面是一个简单的示例代码，其中使用一个共享的列表来记录每个进程的ID。

import multiprocessing

def worker(pid, shared_list):
    # 将进程ID添加到共享列表中
    shared_list.append(pid)
    print(f'Worker {pid} added to the list: {shared_list}')

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Manager() as manager:
        # 创建共享列表
        shared_list = manager.list()

        with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
            # 启动4个进程，每个进程调用worker函数
            pool.starmap(worker, [(i, shared_list) for i in range(4)])

        # 打印最终的共享列表
        print('Final list:', shared_list)

在这个例子中，我们首先使用`multiprocessing.Manager()`创建一个Manager对象，然后使用这个对象创建一个共享列表`shared_list`。在每个进程中，我们将进程的ID添加到这个共享列表中，并打印出当前的列表。最后，我们在主进程中打印出最终的共享列表。

需要注意的是，由于多进程共享数据可能存在竞争条件，所以在修改共享数据的时候需要使用锁来保证数据的正确性。在上面的例子中，我们没有使用锁，因为这个示例比较简单，没有存在竞争条件。在实际应用中，需要根据具体情况来决定是否需要使用锁来保证数据的正确性。