Ⅰ python进程之间是如何进行通信的
Python中的进程之间通过Queue，Pipe，Value和Array等IPC方法进行通信。
Queue在进程间传输消息极为简单，可以放入任何Python对象作为“消息”。
Pipe允许进程间通过文件方式进行通信，标准io库下，进程可通过读写文件相互传输消息。
Value和Array用于共享内存，两个进程可访问同一段内存，内存中可存放任何Python对象。
Ⅱ python多进程（multiprocessing）
多进程简介
继承Process，重写其中的run函数即可。
等价于
对于一个CPU密集型的运算来说，多进程能显着缩短运算时间。
多进程的其他函数
message传递
因为多进程中的每个进程是独立的，所以没有共享数据结构，也不需要锁，只需要关注message传递即可
PipeQueue
Queues是在pipes基础上实现的，队列有一个feeder thread，关键功能和特点如下：
还有一种joinable Queue，包含两个特殊的方法：task_done和join。
procer/consumer示例代码
多进程的特性进程池
示例代码如下：
共享的对象和数组
要在多个进程之间共享对象和数组，可以使用multiprocessing模块中的Value和Array类。请注意，在使用共享对象时，必须使用multiprocessing.Lock等同步机制来避免多个进程同时修改共享对象引发的竞争条件。
另外，要特别注意，多进程间共享数据的操作可能引发数据不一致性和竞争条件等问题，因此在设计和实现多进程共享时，需要仔细考虑数据同步和保护机制，以确保数据的正确性和可靠性。
同步原语
使用multiprocessing模块创建多进程时，可以使用各种同步原语，如锁（Lock）、信号量（Semaphore）、事件（Event）等来实现进程之间的同步。下面是一个简单的示例代码：
共享对象
在Python的multiprocessing模块中，可以使用Manager类创建被管理的对象，这些对象可以在多个进程之间进行共享。被管理的对象支持诸如列表、字典、队列、命名空间等数据结构。下面是示例代码：
多进程通信
multiprocessing模块提供了多进程之间通信的机制，其中包括Queue、Pipe和Manager等方式。可以使用Pipe实现进程之间的双向通信，或者使用Manager来创建被管理的对象实现进程之间的通信。
以下是一个使用Queue实现多进程通信的示例代码：
Ⅲ Python多进程并行操作-multiprocessing简单使用
Python的multiprocessing库是实现多进程操作的重要工具，它提供了一致的本地和远程进程处理方法，避免全局解释锁带来的限制。尤其在Unix和Windows系统中，它能有效利用多核资源。然而，要注意的是，某些模块的共享功能依赖于操作系统支持，且在子进程中的导入可能受限于__main__模块的限制。
在multiprocessing中，核心是Process类，通过实例化并调用start()方法来启动新的进程。每个进程都有独立的ID，确保任务独立执行。Windows系统中，确保在__name__ == '__main__'条件下启动进程至关重要。
进程间通信主要通过Queues（线程和进程安全）和Pipes（双向连接，需要妥善管理同步以防数据混乱）两种方式。通过这些机制，进程间可以安全地交换和同步数据。
同步和数据共享是并发编程的关键。multiprocessing提供了锁和其他同步工具，以确保正确地打印输出和共享状态。尽量避免共享状态，若需使用，可以借助Value和Array进行共享内存，或通过Manager()创建代理服务器进行服务进程管理，后者更灵活但效率稍低。
工作进程池，如Pool类，可以将任务分发给工作进程执行，但使用时需注意方法仅限于创建进程的上下文。