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在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块来实现多进程共享数据。下面是一个示例：

from multiprocessing import Process, Value, Array

def func1(n):
    # 更新共享变量的值
    n.value = 10

def func2(a):
    # 更新共享数组的值
    for i in range(len(a)):
        a[i] = i

if __name__ == '__main__':
    # 创建共享变量和数组
    num = Value('i', 0)
    arr = Array('i', range(5))

    # 创建进程并传递共享变量和数组
    p1 = Process(target=func1, args=(num,))
    p2 = Process(target=func2, args=(arr,))

    # 启动进程
    p1.start()
    p2.start()

    # 等待进程结束
    p1.join()
    p2.join()

    # 打印共享变量和数组的值
    print(num.value)
    print(arr[:])

在上述示例中，首先通过 Value 和Array函数创建了一个共享变量 num 和一个共享数组 arr。然后，分别创建了两个进程p1 和p2，并将共享变量和数组作为参数传递给这两个进程。进程 p1 负责更新共享变量的值，进程 p2 负责更新共享数组的值。最后，通过 start() 方法启动进程，并通过 join() 方法等待进程结束。最后，可以通过访问共享变量和数组的值来获取最终的结果。

需要注意的是，多进程共享数据可能会存在竞争条件和同步问题，因此在使用共享数据时需要采取适当的同步措施，例如使用 Lock、Semaphore 等机制来确保数据的一致性和正确性。

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