如何实现python的多个子进程对同一个变量的操作，并保存这种操作的结果？

Question

1. 问题描述：

假设我现在有一个python对象（pybloom模块实例化后的），名称是bf，它有一个add方法，可以向其中添加元素：bf.add(1)——说明将数字1经过一些运算添加到了bf中了。

现在问题是：我有一百万个元素需要往bf中添加，逐个添加的话，耗时较长，而我windows的CPU是4核的，因此想着创建4个python进程，分别向bf中添加元素，然然后利用pickle模块进行结构化存储，我的代码是这样的：

    from multiprocessing import Pool
    from pybloom import BloomFilter
    import pickle

    #待添加的元素列表
    L = list(range(int(1e6)))

    bf = BloomFilter(2*len(L),0.001)

    def func(i):
        bf.add(i)

    if __name__=='__main__':
        p = Pool(4)
        for i in L:
            p.apply_async(func,args=(i,))
        p.close()
        p.join()
        with open('tmp.bf','wb') as f:
            pickle.dump(bf,f)

但是由于进程间的通信问题，序列化后的bf对象再读入python中并没有达到预期的效果，即并不包含L中的一百万个数字。

求大神指教。