Python多进程开发中，进程池（Pool）用于高效并发执行批量任务，IPC机制（Queue、Pipe、Value、Array等）实现进程间安全数据交换与共享状态。
Python多进程开发中，进程池（Pool）和进程间通信（IPC）是两个核心能力。它们解决的是“如何高效并发执行任务”和“如何在独立进程中安全交换数据”这两个实际问题。不掌握它们，多进程就只能停留在手动 Process 启动的初级阶段，难以应对真实项目需求。
用 Pool 管理批量计算任务
当有一批相似、可并行的计算任务（如图像处理、日志解析、API批量调用），multiprocessing.Pool 是最直接的选择。它自动管理进程生命周期、任务分发与结果收集，避免手动创建/等待大量 Process 实例的繁琐与风险。
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基础用法：调用
pool.map(func, iterable)即可将函数应用到每个输入项，返回结果列表，顺序与输入一致；适合“输入→处理→输出”结构清晰的任务。 -
异步支持：用
pool.apply_async(func, args, callback=...)可提交任务并立即返回AsyncResult对象，适合需要非阻塞提交或自定义回调处理的场景。 -
资源控制：初始化时指定
processes=n（默认为 CPU 核心数），避免无节制创建进程拖垮系统；配合pool.close()和pool.join()确保所有子进程正常退出。
跨进程传递简单数据：Queue 与 Pipe
子进程内存隔离，无法直接共享变量。对轻量级、单向或双向的数据流，Queue 和 Pipe 是最常用且线程/进程安全的通信方式。
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Queue：类似线程中的queue.Queue，但专为进程设计，底层基于管道+锁。适合生产者-消费者模型，例如主进程下发任务ID，工作进程完成后再把结果塞回队列。 -
Pipe：返回一对连接对象（conn1,conn2），两端可分别用于读写，性能略高于Queue，适合两个进程点对点通信。注意它是半双工（默认）或全双工（设duplex=True），需自行协调收发逻辑。 -
注意项：不要在
Queue或Pipe中传递不可序列化对象（如带 lambda 或嵌套类实例的字典）；大数据量传输建议改用共享内存或文件。
共享状态与同步：Value、Array 与 Lock
当多个进程需要读写同一块内存（比如计数器、状态标志、预分配数组），multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array 提供了 C 风格的共享内存访问能力，配合 Lock 防止竞态。
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Value('i', 0)创建一个共享整型，类型码参考ctypes（如'd'表示 double）；Array('d', [1.0, 2.0])创建共享浮点数组。 -
必须加锁：即使只是
counter.value += 1这样的操作，在多进程中也不是原子的，必须用with lock:包裹，否则结果不可预测。 - 适用边界：适合结构简单、更新频次不高、数据量小的共享状态；不适合复杂对象或频繁读写的高并发场景（此时应考虑消息队列或数据库）。
实战组合：用进程池 + 队列实现带进度反馈的批量下载
一个典型需求：并发下载 100 个 URL，实时显示已完成数量，并汇总失败链接。这里 Pool 负责并发下载，Queue 作为结果通道，主进程持续监听并更新状态。
- 定义下载函数，接收 URL 和一个
Queue实例，成功则q.put(('success', url))，失败则q.put(('fail', url, error))。 - 主进程创建
Pool和Queue，用pool.map_async启动全部任务，同时开启一个循环不断从q.get_nowait()取结果（加try/except queue.Empty避免阻塞）。 - 每收到一条结果就更新计数器和日志，最后等
pool.join()结束后输出汇总报告。
这种结构兼顾了并发效率、状态可见性与错误可追溯性，是生产环境中常见的稳健模式。
