在多进程编程中，进程间共享数据是一个常见的需求。Python的multiprocessing模块提供了多种方式来实现进程间的通信和数据共享。其中，Manager提供了一种可以在多个进程间共享数据的高级接口，这对于那些需要在多个进程之间共享状态的应用程序尤其有用。使用Manager时，可以创建一个数据结构，比如字典，它可以在多个进程之间共享和同步。
问题的核心是“KeyError”，这是一个在使用字典时非常常见的错误，指的是尝试访问字典中不存在的键时引发的异常。在Python中，当尝试从字典中检索一个不存在的键时，如果没有事先检查该键是否存在，就会抛出KeyError。
我们需要理解Python Manager及其实现的共享字典。Manager是一个特殊的类，通过它我们能够创建可以由多个进程共享的数据结构，如共享列表、字典等。使用Manager可以非常方便地在进程间共享数据，而无需担心数据同步和并发问题。
在给定的代码示例中，作者刚开始使用了Manager的dict来创建一个进程间共享的字典。然而，在对字典进行操作时出现了KeyError。具体代码中的错误操作发生在尝试给一个尚未初始化的嵌套字典赋值时。因为'd['a1']'这一层的字典并未在赋值之前被创建，因此在尝试设置'd['a1']['a2']'时程序抛出了KeyError。
为了解决这个问题，作者采取了一个更合适的方法来初始化和设置嵌套字典的值。具体来说，是先创建了一个独立的字典d2，并对d2进行了赋值操作。然后，将d2这个已经初始化并赋值的字典赋给了共享字典d中'd['a1']'这个键。这样，当程序访问d['a1']['a2']时，d['a1']已经是一个有效的字典了，因此不会再出现KeyError。
这个方法有效地绕开了直接在共享字典中逐层初始化的问题，因为在多进程环境下，直接对共享字典中的值进行赋值操作可能涉及复杂的同步和并发问题，尤其是在不同进程可能同时对数据结构进行读写操作的情况下。通过先在非共享字典上进行操作，再将操作结果赋给共享字典，可以确保数据的正确初始化和读写安全性。
此外，这个案例也给开发者提供了一个宝贵的经验：在多进程编程中，应当尽量避免直接在共享数据结构上进行复杂的操作，特别是那些涉及到创建和修改嵌套数据结构的操作。相反，推荐先在本地进行必要的初始化和设置，然后再同步到共享数据结构中。这种方法不仅能减少并发问题，还能提高程序的可读性和维护性。
