在多进程场景中，避免使用共享全局变量来避免数据竞争和死锁问题。可以使用multiprocessing.Manager对象来创建一个可以在多个进程间共享的命名空间。同时，在使用multiprocessing.Pool时，应该使用imap_unordered()而不是map()，因为后者对于大型数据集可能会导致内存问题。

例如，下面的代码使用multiprocessing.Pool来并行处理一个列表，并避免使用全局变量：

import multiprocessing

def process_item(item):
    # TODO: 进行某些处理
    return processed_item

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个可以在多个进程间共享的命名空间
    manager = multiprocessing.Manager()
    results = manager.list()

    # 初始化数据集
    data = [1, 2, 3, 4, 5]

    # 创建进程池并使用imap_unordered()处理数据集
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        for result in pool.imap_unordered(process_item, data):
            results.append(result)