Python进程间通信主要有四种方式：1. multiprocessing.Queue支持多生产者和消费者，适合消息传递；2. multiprocessing.Pipe提供双向通道，适用于两个进程间高效通信；3. Value和Array通过共享内存共享基本类型数据，效率高但需注意同步；4. Manager支持列表、字典等复杂对象共享，灵活性好但性能较低。根据需求选择：频繁消息传递用Queue，点对点用Pipe，基础数据用Value/Array，复杂结构用Manager。
Python进程之间通信可以通过多种方式实现，由于每个进程有独立的内存空间，不能直接共享变量，必须借助特定机制交换数据。以下是几种常用的进程间通信（IPC）方法。
示例：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
from multiprocessing import Process, Queuedef producer(queue): queue.put("Hello from producer")
def consumer(queue): msg = queue.get() print(f"Received: {msg}")
if name == "main": q = Queue() p1 = Process(target=producer, args=(q,)) p2 = Process(target=consumer, args=(q,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()
Queue 支持多生产者和多消费者模式，使用简单，但不适合高频率或大数据量传输。
示例：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
from multiprocessing import Process, Pipedef sender(conn): conn.send("Hi from sender") conn.close()
def receiver(conn): msg = conn.recv() print(f"Got: {msg}") conn.close()
if name == "main": parent_conn, child_conn = Pipe() p1 = Process(target=sender, args=(child_conn,)) p2 = Process(target=receiver, args=(parent_conn,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()
Pipe 通常比 Queue 更快，但只适用于两个进程之间的点对点通信。
示例：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
from multiprocessing import Process, Value, Arraydef modify_data(n, arr): n.value = 3.14 for i in range(len(arr)): arr[i] = arr[i] * 2
if name == "main": num = Value('d', 0.0) # 双精度浮点数 arr = Array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) # 整型数组
p = Process(target=modify_data, args=(num, arr)) p.start() p.join() print(num.value) print(arr[:])
这种方式效率高，但只能用于基本数据类型，且需注意同步问题。
示例：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
from multiprocessing import Process, Managerdef modify_dict(d): d['new_key'] = 'new_value'
if name == "main": with Manager() as manager: shared_dict = manager.dict() shared_dict['origin'] = 'start'
p = Process(target=modify_dict, args=(shared_dict,))
p.start()
p.join()
print(shared_dict)Manager 灵活，能共享复杂对象，但性能低于 Queue 和 Pipe，适合小规模数据共享。
基本上就这些常用方式。根据场景选择：频繁消息传递用 Queue，点对点高效通信用 Pipe，共享基础变量用 Value/Array，需要字典列表等结构用 Manager。
以上就是python进程之间如何通信的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
python怎么学习？python怎么入门？python在哪学？python怎么学才快？不用担心，这里为大家提供了python速学教程(入门到精通)，有需要的小伙伴保存下载就能学习啦！
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
374
收藏
