为什么在python mulitprocessing中不追加tolist转换后的数组？

在Python的multiprocessing模块中，不建议直接在多进程中追加tolist转换后的数组，原因如下：

1. 多进程间的数据共享问题：在多进程中，每个进程都有自己独立的内存空间，无法直接共享数据。当使用tolist方法将数组转换为普通列表时，实际上会创建一个新的列表对象，该对象位于当前进程的内存空间中。如果直接在多个进程中追加这个新的列表对象，实际上是在各自的内存空间中进行操作，互不影响，无法实现数据共享。
2. 进程间通信机制：在多进程编程中，为了实现进程间的数据共享，通常需要使用进程间通信（IPC）机制，如队列（Queue）、管道（Pipe）、共享内存（Value、Array）等。这些机制可以确保多个进程之间能够安全地访问和修改共享的数据。如果需要在多进程中操作数组，可以考虑使用共享内存的方式，而不是直接追加tolist转换后的数组。
3. 性能问题：在多进程编程中，数据的传递和共享会涉及到进程间的数据拷贝操作。当数组较大时，进行tolist转换后再传递给其他进程，会导致额外的内存开销和数据拷贝时间，降低程序的性能。相比之下，直接在多进程中操作原始的NumPy数组可以避免这些额外开销，提高程序的执行效率。

综上所述，为了在Python的multiprocessing中高效地操作数组，建议使用共享内存的方式，并避免在多进程中追加tolist转换后的数组。具体的实现方式可以参考multiprocessing模块中的共享内存相关的类和方法，如Value、Array等。