Python中进程间通信主要有四种方式：1. multiprocessing.Queue支持跨进程安全的数据传递，适用于多生产者消费者场景；2. multiprocessing.Pipe提供双向通信通道，适合两个进程间的点对点高效通信；3. Value和Array通过共享内存实现简单数据类型共享，性能高且避免序列化开销；4. Manager支持列表、字典等复杂对象的共享，灵活性强但性能较低。选择依据具体需求：Queue通用消息传递，Pipe双端高效通信，Value/Array共享基本类型，Manager共享复杂结构。
Python 中进程之间的交流方式主要依赖于多进程编程模型，由于每个进程拥有独立的内存空间，因此不能像线程那样共享变量。为了实现进程间通信（IPC），Python 提供了多种机制，下面介绍几种常用的方式。
1. 使用 multiprocessing.Queue
multiprocessing.Queue 是一个跨进程安全的队列，可以用来在多个进程之间传递数据。
特点：- 支持任意可序列化的对象（通过 pickle）
- 线程和进程安全
- 先进先出（FIFO）
示例代码：
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import multiprocessingdef worker(queue): queue.put('Hello from child process')
if name == 'main': queue = multiprocessing.Queue() p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,)) p.start() p.join() print(queue.get()) # 输出: Hello from child process
2. 使用 multiprocessing.Pipe
Pipe 提供了一个双向通信通道，通常用于两个进程之间的点对点通信。
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特点：- 比 Queue 更轻量
- 返回两个连接对象（conn1, conn2），两端都可以发送和接收
- 适合一对一通信场景
示例代码：
import multiprocessingdef sender(conn): conn.send('Ping') conn.close()
def receiver(conn): msg = conn.recv() print(msg) # 输出: Ping conn.close()
if name == 'main': parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe() p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(parent_conn,)) p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(child_conn,)) p1.start(); p2.start() p1.join(); p2.join()
3. 共享内存：Value 和 Array
当需要共享简单数据类型（如整数、数组）时，可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array。
适用场景：- 共享基本类型变量（int, float 等）
- 高性能需求，避免序列化开销
示例代码：
import multiprocessingdef modify_data(shared_val, shared_arr): shared_val.value = 3.14 for i in range(len(shared_arr)): shared_arr[i] *= 2
if name == 'main': val = multiprocessing.Value('d', 0.0) # 双精度浮点数 arr = multiprocessing.Array('i', [1, 2, 3, 4]) # 整型数组
p = multiprocessing.Process(target=modify_data, args=(val, arr)) p.start() p.join() print(val.value) # 输出: 3.14 print(arr[:]) # 输出: [2, 4, 6, 8]4. 使用 Manager 管理共享对象
multiprocessing.Manager 可以创建可在多个进程间共享的 Python 对象（如 list、dict）。
优点：
- 支持更复杂的数据结构
- 灵活性高
- 性能低于 Queue 和 Pipe（因为通过代理访问）
- 需启动一个管理进程
示例代码：
import multiprocessingdef modify_dict(d): d['new_key'] = 'new_value'
if name == 'main': manager = multiprocessing.Manager() shared_dict = manager.dict() shared_dict['original'] = 'data'
p = multiprocessing.Process(target=modify_dict, args=(shared_dict,)) p.start() p.join() print(shared_dict) # 输出: {'original': 'data', 'new_key': 'new_value'}基本上就这些常用的进程通信方式。选择哪种方式取决于具体需求：如果只是传消息，Queue 更通用；如果追求效率且是双端通信，用 Pipe；共享简单变量用 Value/Array；需要共享 dict 或 list 且不特别关注性能，Manager 是不错的选择。
