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在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块提供的共享内存和进程间通信来实现同步操作。以下是一种常用的方法来同步共享内存中的数据：
- 使用 multiprocessing 模块创建共享内存对象：
import multiprocessing
# 创建共享内存
shared_value = multiprocessing.Value('i', 0)
shared_array = multiprocessing.Array('i', [0, 0, 0])
- 使用锁来控制对共享内存的访问：
lock = multiprocessing.Lock()
def update_shared_value(value, lock):
with lock:
shared_value.value = value
def update_shared_array(index, value, lock):
with lock:
shared_array[index] = value
- 在多个进程中使用共享内存对象和锁来同步操作：
process1 = multiprocessing.Process(target=update_shared_value, args=(10, lock))
process2 = multiprocessing.Process(target=update_shared_array, args=(1, 20, lock))
process1.start()
process2.start()
process1.join()
process2.join()
print(shared_value.value)
print(shared_array[:])
在这个例子中，我们创建了一个整数类型的共享内存对象 shared_value 和一个整数数组类型的共享内存对象 shared_array。然后，我们使用锁来确保在更新共享内存对象时的原子性操作。最后，我们在两个进程中分别更新 shared_value 和 shared_array，并在主进程中输出最终的数据。
通过这种方式，我们可以实现在多个进程之间共享内存并进行同步操作。
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