在Python进程之间共享具有对Tasklet（协程）具有写访问权的嵌套对象？

如何在具有Tasklet（协程）的写访问权限的Python进程之间共享嵌套对象？

这是一个简化的示例，上面有一个类似的例子，正是我为正确回答这个问题而写的。

首先，请使用以下命令安装greenlet软件包：sudo pip install greenlet

在下面的示例中：

• 变量Nature引用的类的实例habitat
• 这个Nature类的实例有一个实例变量，称为animals
• 在初始化Nature该类实例的同时，Animal创建了8个不同的类实例并将其附加到animals实例变量。现在，如果我是对的，Nature则该实例是一个嵌套对象。
• 作为最后一步，live实例的实例函数Animal将使用greenlet程序包的switch()函数进行随机切换，直到global_counter达到1000。此live函数将随机更改limbs实例的实例变量的值Animal。

greentest.py：

import random
from greenlet import greenlet

global_counter = 0

class Animal():

    def __init__(self,nature):
        self.limbs = 0
        nature.animals.append(self)
        self.tasklet = greenlet(self.live)

    def live(self,nature):
        global global_counter
        while True:
            self.limbs = random.randint(1, 10)
            global_counter += 1
            if global_counter > 1000:
                break
            random.sample(nature.animals,1)[0].tasklet.switch(nature)

class Nature():

    def __init__(self,how_many):
        self.animals = []
        for i in range(how_many):
            Animal(self)
        print str(how_many) + " animals created."
        self.animals[0].live(self)

结果是：

>>> import greentest
>>> habitat = greentest.Nature(8)
8 animals created.
>>> habitat.animals[0].limbs
3
>>> greentest.global_counter
1002

正常工作。改变的值limbs和global_counter（非零）

但是当我加上multiprocessing等式时；

greentest2.py：

import random
import multiprocessing
from greenlet import greenlet

global_counter = 0

class Animal():

    def __init__(self,nature):
        self.limbs = 0
        nature.animals.append(self)
        self.tasklet = greenlet(self.live)

    def live(self,nature):
        global global_counter
        while True:
            self.limbs = random.randint(1, 10)
            global_counter += 1
            if global_counter > 1000:
                break
            random.sample(nature.animals,1)[0].tasklet.switch(nature)

class Nature():

    def __init__(self,how_many):
        self.animals = []
        for i in range(how_many):
            Animal(self)
        print str(how_many) + " animals created."
        #self.animals[0].live(self)
        jobs = []
        for i in range(2):
            p = multiprocessing.Process(target=self.animals[0].live, args=(self,))
            jobs.append(p)
            p.start()

结果与预期不同：

>>> import greentest2
>>> habitat = greentest2.Nature(8)
8 animals created.
>>> habitat.animals[0].limbs
0
>>> greentest2.global_counter
0

两者的值limbs和global_counter不变（零）。我认为这是因为Animal类的实例global_counter并不在进程之间共享。那么，如何在进程之间共享Nature该类实例或这些Animal类实例呢？

加成根据@noxdafox的答案;

greentest3.py：

import random
import multiprocessing
from greenlet import greenlet

global_counter = multiprocessing.Value('i', 0)

class Animal():

    def __init__(self,nature):
        self.limbs = 0
        nature.animals.append(self)
        self.tasklet = greenlet(self.live)

    def live(self,nature):
        global global_counter
        while True:
            self.limbs = random.randint(1, 10)
            global_counter.value += 1
            if global_counter.value > 1000:
                break
            random.sample(nature.animals,1)[0].tasklet.switch(nature)

class Nature():

    def __init__(self,how_many):
        self.animals = []
        for i in range(how_many):
            Animal(self)
        print str(how_many) + " animals created."
        #self.animals[0].live(self)
        jobs = []
        for i in range(2):
            p = multiprocessing.Process(target=self.animals[0].live, args=(self,))
            jobs.append(p)
            p.start()

然后结果是：

>>> import greentest3
>>> habitat = greentest3.Nature(8)
8 animals created.
>>> habitat.animals[0].limbs
0
>>> greentest3.global_counter.value
1004

我非常清楚global_counter可以使用此方法共享，因为它是整数，但是我实际上是在问如何在进程之间共享Nature和Animal类的实例。