Python多进程通信与共享数据全解析

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Python多进程间默认不共享内存，需用Value/Array（ ctypes类型、高效）、Manager（支持复杂类型、较慢）、Queue/Pipe（传副本、推荐）实现通信；注意Windows入口保护、资源重初始化及Manager性能瓶颈。

Python多进程环境下，进程间默认不共享内存，每个进程拥有独立的地址空间。要实现数据通信与共享，需借助标准库提供的特定机制，不能直接通过全局变量或普通对象传递。

共享内存类型：Value 和 Array

适用于简单、固定结构的数据（如数字、字符数组），底层基于系统共享内存（如 POSIX shm 或 Windows 共享内存）。

• Value：封装单个值（如 int、float、char），支持锁保护，适合计数器、状态标志等场景
• Array：封装一维同类型数组（如 c_int、c_double），比 list 更高效，但不支持嵌套或动态扩容
• 注意：Value/Array 中的元素只能是 ctypes 类型（如 c_int、c_char_p），不能直接存 Python 对象（如 dict、list）

高级共享：Manager 对象

通过 multiprocessing.Manager() 创建代理对象，支持 list、dict、Namespace、Lock、Event 等常见类型，底层通过服务器进程+序列化（pickle）实现跨进程访问。

• 写法简洁，语义接近单进程编程，适合中等复杂度共享需求
• 性能低于 Value/Array（涉及网络通信和序列化开销），不适合高频读写或大数据量
• Manager 启动后会派生一个独立服务进程，主进程退出时需显式调用 manager.shutdown() 避免僵尸进程

消息传递：Queue 和 Pipe

不共享数据本身，而是传递数据副本，更安全、更灵活，是推荐的默认通信方式。

• Queue：线程/进程安全，支持多生产者-多消费者，内部自带锁和条件变量，适合任务分发、日志收集等场景
• Pipe：双向或单向字节流通道，性能略高于 Queue，但只支持两个端点（常用于父子进程），需自行处理同步与边界
• 所有通过 Queue/Pipe 传输的对象必须可被 pickle 序列化；不可传 lambda、嵌套函数、未导入模块中的类实例等

注意事项与避坑提示

实际使用中容易忽略的关键细节：

• Windows 下 multiprocessing 必须将进程启动代码放在 if __name__ == '__main__': 块中，否则会递归创建子进程
• 子进程无法继承主进程中已打开的文件句柄、数据库连接、GUI 句柄等资源，需在子进程中重新初始化
• 共享对象（尤其是 Manager 代理）不是线程安全的，多个线程同时操作同一代理时仍需额外加锁
• 避免在大量循环中频繁通过 Manager 访问共享 dict/list —— 每次访问都是一次 IPC 调用，性能损耗明显

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