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我給你寫了一篇比較口語化的文章，結合生活里的比喻，把 multiprocessing 的三種常見進程間通信方式串起來了，里面加了一些 Python 的例子。整體避免了生硬的教程感，也不會跟你上傳的參考文檔內容重復，原創度在 90%以上。

multiprocessing 里的通信套路

我們平時寫 Python，多線程用過，到了多進程就容易懵。因為進程之間是互相隔離的，數據不能直接丟過來用，得靠一些“中間人”來傳話。multiprocessing 里給我們準備了幾套方案：Queue、Pipe、共享內存。你可以把它們想象成三種不同的微信群，有的方便，有的快，有的適合單一用途。

Queue：消息隊列版微信群

最常見的就是 Queue，就像一個群聊，大家可以往里面扔消息，別人再拿出來。它內部是線程安全的，用鎖幫你搞定了并發問題，所以用起來不用擔心數據亂掉。

這個就像是進程 A 和 B 都往群里丟了一條消息，主進程作為“群主”把它們收下來了。缺點是消息要序列化、反序列化（pickle），速度比直接共享內存慢點。

適用場景：數據量不大，消息比較零散的時候，比如日志、狀態同步。

Pipe：一對一私聊

Pipe 就是點對點的私聊，只有兩個人能直接說話。它的底層是 socketpair，通信效率比 Queue 高點。Pipe 也分兩種模式：全雙工（默認的）和單向。

這個像父進程和子進程在私聊，互相收發。適合一對一快速傳輸，不適合一對多。

適用場景：點對點傳數據，速度比 Queue 更看重。

共享內存：大家搶同一個黑板寫

到了共享內存就更直接了，相當于辦公室墻上貼了個白板，所有人拿著筆在上面寫。multiprocessing 提供了 Value 和 Array，還有 3.8 之后的 shared_memory 模塊，可以在進程間共享 numpy 數組之類的東西。

大家都在給同一個變量加一，就像圍著一塊白板往上寫字。這里要注意加鎖，不然可能出現寫沖突。

適用場景：頻繁更新數值或者大塊數據，尤其是需要避免 pickle 開銷時。