不同生命周期的数据访问可以通过以下几种方式来解决：

1. 全局变量：使用全局变量可以在整个应用程序的生命周期内访问和使用数据。全局变量可以在任何地方被修改和访问。下面是一个使用全局变量的示例代码：

# 定义全局变量
global_variable = "Hello, world!"

# 修改全局变量
def modify_global_variable(new_value):
    global global_variable
    global_variable = new_value

# 访问全局变量
def access_global_variable():
    print(global_variable)

# 调用示例
access_global_variable()  # 输出: Hello, world!
modify_global_variable("New value")
access_global_variable()  # 输出: New value

2. 传递参数：将需要在不同生命周期中访问的数据作为参数传递给函数或方法。这样可以确保数据只在需要时才被访问，同时也允许在不同的上下文中使用不同的数据。下面是一个示例代码：

# 定义函数
def access_data(data):
    print(data)

# 调用示例
data = "Hello, world!"
access_data(data)  # 输出: Hello, world!

3. 数据库：将数据存储在数据库中，通过数据库查询语言（如SQL）来访问和操作数据。数据库可以提供持久化存储，并且可以在不同的应用程序实例或不同的生命周期中共享数据。以下是一个使用SQLite数据库的示例代码：

import sqlite3

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 创建数据表
conn.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS data
                 (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                  value TEXT)''')

# 插入数据
conn.execute("INSERT INTO data (value) VALUES ('Hello, world!')")

# 查询数据
result = conn.execute("SELECT value FROM data")
for row in result:
    print(row[0])

# 关闭数据库连接
conn.close()

4. 缓存：将需要在不同生命周期中访问的数据存储在缓存中，以提高访问速度和效率。缓存可以使用内存缓存（如Redis）或分布式缓存（如Memcached）来实现。以下是一个使用Redis缓存的示例代码：

import redis

# 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 存储数据到缓存
r.set('data', 'Hello, world!')

# 从缓存中获取数据
data = r.get('data')
print(data.decode())  # 输出: Hello, world!

这些是常见的解决方案，可以根据具体的需求和应用场景选择适合的方法。