在Python中，可以使用multiprocessing模塊提供的共享內存和進程間通信來實現同步操作。以下是一種常用的方法來同步共享內存中的數據：

1. 使用multiprocessing模塊創建共享內存對象：

import multiprocessing

# 創建共享內存
shared_value = multiprocessing.Value('i', 0)
shared_array = multiprocessing.Array('i', [0, 0, 0])

2. 使用鎖來控制對共享內存的訪問：

lock = multiprocessing.Lock()

def update_shared_value(value, lock):
    with lock:
        shared_value.value = value

def update_shared_array(index, value, lock):
    with lock:
        shared_array[index] = value

3. 在多個進程中使用共享內存對象和鎖來同步操作：

process1 = multiprocessing.Process(target=update_shared_value, args=(10, lock))
process2 = multiprocessing.Process(target=update_shared_array, args=(1, 20, lock))

process1.start()
process2.start()

process1.join()
process2.join()

print(shared_value.value)
print(shared_array[:])

在這個例子中，我們創建了一個整數類型的共享內存對象shared_value和一個整數數組類型的共享內存對象shared_array。然后，我們使用鎖來確保在更新共享內存對象時的原子性操作。最后，我們在兩個進程中分別更新shared_value和shared_array，并在主進程中輸出最終的數據。

通過這種方式，我們可以實現在多個進程之間共享內存并進行同步操作。