Ⅰ python進程之間是如何進行通信的
Python中的進程之間通過Queue，Pipe，Value和Array等IPC方法進行通信。
Queue在進程間傳輸消息極為簡單，可以放入任何Python對象作為「消息」。
Pipe允許進程間通過文件方式進行通信，標准io庫下，進程可通過讀寫文件相互傳輸消息。
Value和Array用於共享內存，兩個進程可訪問同一段內存，內存中可存放任何Python對象。
Ⅱ python多進程（multiprocessing）
多進程簡介
繼承Process，重寫其中的run函數即可。
等價於
對於一個CPU密集型的運算來說，多進程能顯著縮短運算時間。
多進程的其他函數
message傳遞
因為多進程中的每個進程是獨立的，所以沒有共享數據結構，也不需要鎖，只需要關注message傳遞即可
PipeQueue
Queues是在pipes基礎上實現的，隊列有一個feeder thread，關鍵功能和特點如下：
還有一種joinable Queue，包含兩個特殊的方法：task_done和join。
procer/consumer示例代碼
多進程的特性進程池
示例代碼如下：
共享的對象和數組
要在多個進程之間共享對象和數組，可以使用multiprocessing模塊中的Value和Array類。請注意，在使用共享對象時，必須使用multiprocessing.Lock等同步機制來避免多個進程同時修改共享對象引發的競爭條件。
另外，要特別注意，多進程間共享數據的操作可能引發數據不一致性和競爭條件等問題，因此在設計和實現多進程共享時，需要仔細考慮數據同步和保護機制，以確保數據的正確性和可靠性。
同步原語
使用multiprocessing模塊創建多進程時，可以使用各種同步原語，如鎖（Lock）、信號量（Semaphore）、事件（Event）等來實現進程之間的同步。下面是一個簡單的示例代碼：
共享對象
在Python的multiprocessing模塊中，可以使用Manager類創建被管理的對象，這些對象可以在多個進程之間進行共享。被管理的對象支持諸如列表、字典、隊列、命名空間等數據結構。下面是示例代碼：
多進程通信
multiprocessing模塊提供了多進程之間通信的機制，其中包括Queue、Pipe和Manager等方式。可以使用Pipe實現進程之間的雙向通信，或者使用Manager來創建被管理的對象實現進程之間的通信。
以下是一個使用Queue實現多進程通信的示例代碼：
Ⅲ Python多進程並行操作-multiprocessing簡單使用
Python的multiprocessing庫是實現多進程操作的重要工具，它提供了一致的本地和遠程進程處理方法，避免全局解釋鎖帶來的限制。尤其在Unix和Windows系統中，它能有效利用多核資源。然而，要注意的是，某些模塊的共享功能依賴於操作系統支持，且在子進程中的導入可能受限於__main__模塊的限制。
在multiprocessing中，核心是Process類，通過實例化並調用start()方法來啟動新的進程。每個進程都有獨立的ID，確保任務獨立執行。Windows系統中，確保在__name__ == '__main__'條件下啟動進程至關重要。
進程間通信主要通過Queues（線程和進程安全）和Pipes（雙向連接，需要妥善管理同步以防數據混亂）兩種方式。通過這些機制，進程間可以安全地交換和同步數據。
同步和數據共享是並發編程的關鍵。multiprocessing提供了鎖和其他同步工具，以確保正確地列印輸出和共享狀態。盡量避免共享狀態，若需使用，可以藉助Value和Array進行共享內存，或通過Manager()創建代理伺服器進行服務進程管理，後者更靈活但效率稍低。
工作進程池，如Pool類，可以將任務分發給工作進程執行，但使用時需注意方法僅限於創建進程的上下文。