multiprocessing.arry使用规则

`multiprocessing.Array` 是 Python 中的一个多进程共享数组对象，它允许多个进程同时访问和修改同一个数组。

使用 `multiprocessing.Array` 需要遵循以下规则：

1. 首先需要导入 `multiprocessing` 模块。

2. 使用 `multiprocessing.Array()` 函数创建一个共享数组对象。

   import multiprocessing
   
   arr = multiprocessing.Array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

在这个例子中，我们创建了一个 `i` 类型的共享数组对象，并初始化了它的初始值为 `[1, 2, 3, 4, 5]`。

其中，第一个参数 `'i'` 表示数组元素的类型，可以是 `'i'`（整数）、`'f'`（浮点数）等。

第二个参数是一个可迭代对象，用于初始化数组。

3. 可以通过下标访问共享数组对象中的元素。

   print(arr[0])  # 输出：1

4. 在多进程程序中，每个进程都要使用 `multiprocessing.Array()` 函数创建一个共享数组对象，并且要使用相同的类型和大小。

   import multiprocessing
   
   def func(arr):
       arr[0] = 100
   
   if __name__ == '__main__':
       arr = multiprocessing.Array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
       p = multiprocessing.Process(target=func, args=(arr,))
       p.start()
       p.join()
       print(arr[:])  # 输出：[100, 2, 3, 4, 5]

在这个例子中，我们在子进程中修改了共享数组对象的第一个元素，主进程输出了修改后的数组。

注意，需要在创建子进程之前创建共享数组对象，并且需要将共享数组对象作为参数传递给子进程。

另外，共享数组对象的修改是原子操作，不会出现竞争条件。但是，多个进程同时修改同一个元素时，可能会出现不可预期的结果，因此需要进行同步。