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在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模塊來實現多進程共享數據。下面是一個示例：

from multiprocessing import Process, Value, Array

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

def func2(a):
    # 更新共享數組的值
    for i in range(len(a)):
        a[i] = i

if __name__ == '__main__':
    # 創建共享變量和數組
    num = Value('i', 0)
    arr = Array('i', range(5))

    # 創建進程并傳遞共享變量和數組
    p1 = Process(target=func1, args=(num,))
    p2 = Process(target=func2, args=(arr,))

    # 啟動進程
    p1.start()
    p2.start()

    # 等待進程結束
    p1.join()
    p2.join()

    # 打印共享變量和數組的值
    print(num.value)
    print(arr[:])

在上述示例中，首先通過 Value 和Array函數創建了一個共享變量 num 和一個共享數組 arr。然后，分別創建了兩個進程p1 和p2，并將共享變量和數組作為參數傳遞給這兩個進程。進程 p1 負責更新共享變量的值，進程 p2 負責更新共享數組的值。最后，通過 start() 方法啟動進程，并通過 join() 方法等待進程結束。最后，可以通過訪問共享變量和數組的值來獲取最終的結果。

需要注意的是，多進程共享數據可能會存在競爭條件和同步問題，因此在使用共享數據時需要采取適當的同步措施，例如使用 Lock、Semaphore 等機制來確保數據的一致性和正確性。

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