已经正确存储了 Redis 连接对象，并且在存储的过程中没有出现错误，但是在其他函数中使用 get(redis_conn) 仍然无法获取到连接对象，可能是因为存储的过程和获取的过程在不同的进程中。

是的，Redis 连接对象是无法在不同的进程之间共享的。如果您在存储 Redis 连接对象的进程中创建了该连接对象，那么在其他进程中使用 get(redis_conn) 是无法获取到该连接对象的。这是因为 Redis 连接对象是一个 Python 对象，而不是一个简单的字符串或数字。

如果您需要在不同的进程中共享 Redis 连接对象，可以考虑使用共享内存或者进程间通信技术，例如使用 Python 的 multiprocessing 模块或者使用消息队列。不过，这些技术都比较复杂，需要更多的处理和配置，所以需要谨慎使用。

相关问题

已经正确地存储到 Erlang 的 process 字典中,在存储的函数中可以get(redis_conn) 获取到，在另外的函数不能get(redis_conn)

如果在存储 Redis 连接对象的函数中可以通过 `get(redis_conn)` 获取到连接对象，但是在其他函数中无法获取连接对象，可能是因为在其他函数中的作用域（Scope）中没有定义 `redis_conn` 变量。

在 Erlang 中，变量的作用域是基于模块、函数和块（Block）的。如果变量的定义超出了其作用域，那么在其它作用域中就无法访问该变量。

因此，如果在存储 Redis 连接对象的函数中可以获取连接对象，但在其他函数中无法获取连接对象，那么可能是因为 `redis_conn` 变量的作用域仅限于存储连接对象的函数中。你可以尝试在其他函数中重新定义 `redis_conn` 变量，以便在该函数中使用。例如：

redis_conn = get(redis_conn),
%% 在其他函数中重新定义变量
...

当然，还有其他可能的原因导致在其他函数中无法获取连接对象，例如连接对象已经失效或者被其他进程/线程占用等。你可以通过打印日志或者调试代码来查找具体的原因，并采取相应的措施进行修复。

redis_conn = get(redis_conn)这个可以获得连接对象？

事实上，这行代码是从 Erlang 的 process 字典中获取之前存储的 Redis 连接对象。

在之前的代码中，我们使用 `put(redis_conn, Pid)` 将 Redis 连接对象存储到了 process 字典中，使用的 key 为 `redis_conn`。而在另一个函数中，我们可以通过 `get(redis_conn)` 来获取之前存储的 Redis 连接对象，然后将其赋值给 `redis_conn` 变量，以便在之后的代码中使用连接对象。

需要注意的是，这里的 `redis_conn` 变量只是一个普通的变量名，与 Redis 连接对象并没有直接的关系，只是用来存储连接对象的变量名。因此，当我们通过 `get(redis_conn)` 获取到连接对象后，需要将其赋值给 `redis_conn` 变量，以便在之后的代码中使用。