要在池的apply_async参数中传递共享值对象，可以使用multiprocessing.Manager来创建共享的对象，然后将其传递给子进程。

以下是一个示例代码：

import multiprocessing

def worker(shared_value):
    # 在子进程中修改共享的值
    shared_value.value += 1

if __name__ == '__main__':
    # 创建共享值对象
    manager = multiprocessing.Manager()
    shared_value = manager.Value('i', 10)

    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 在进程池中调用异步函数，将共享值对象作为参数传递
    pool.apply_async(worker, args=(shared_value,))

    # 阻塞等待所有子进程完成
    pool.close()
    pool.join()

    # 输出共享值对象的值
    print(shared_value.value)

在上述代码中，我们使用multiprocessing.Manager创建了一个共享值对象shared_value。然后，我们在进程池中调用异步函数worker，并将共享值对象作为参数传递给子进程。在子进程中，我们可以通过修改共享值对象来实现对共享数据的操作。

注意：共享值对象只能在进程之间共享数据，而不能在线程之间共享数据。如果需要在线程之间共享数据，可以考虑使用multiprocessing.Queue或multiprocessing.Pipe等其他共享对象。