在并行处理中，共享变量的访问需要特殊的处理，以避免数据竞争和不一致性的问题。下面是一些解决方法的代码示例：

1. 使用锁机制：

import threading

shared_variable = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global shared_variable
    lock.acquire()
    shared_variable += 1
    lock.release()

threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(shared_variable)

2. 使用互斥量（Mutex）：

import threading

shared_variable = 0
mutex = threading.Semaphore(1)

def increment():
    global shared_variable
    mutex.acquire()
    shared_variable += 1
    mutex.release()

threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(shared_variable)

3. 使用原子操作：

import threading
import multiprocessing

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

def increment():
    with shared_variable.get_lock():
        shared_variable.value += 1

threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(shared_variable.value)

这些示例代码展示了不同的解决方法，包括使用锁机制、互斥量和原子操作来保证共享变量的访问安全。在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的解决方法。