在一个pool.apply_async内创建globals()不需要共享

即使在`pool.apply_async`内创建`globals()`，也无法实现在多个进程之间共享变量。这是因为`pool.apply_async`会在新的进程中执行函数，新的进程会拥有自己的`globals()`，与原始进程中的`globals()`不同。因此，如果您需要在多个进程之间共享变量，仍然需要使用`multiprocessing.Manager()`或`multiprocessing.Queue()`等方式来创建共享变量。如果您只是需要在`pool.apply_async`内部使用全局变量，可以直接在函数内定义全局变量，例如：

import multiprocessing

def worker():
    # 在函数内部定义全局变量
    global my_global_var
    my_global_var = "Hello world!"

if __name__ == "__main__":
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

    # 在进程池中执行任务
    pool.apply_async(worker)

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

    # 打印全局变量
    print(my_global_var)

在这个例子中，我们在`worker()`函数内部定义了一个全局变量`my_global_var`。由于`my_global_var`是一个全局变量，因此在`worker()`函数中可以直接访问和修改它。在主进程中，我们打印了`my_global_var`的值，可以看到它已经被更新了。请注意，虽然我们在函数内部定义了全局变量，但它仍然只能在该进程中访问，不能在其他进程中共享。