解释一下multiprocessing 中的 进程间通信（IPC） 实现方式（Queue、Pipe、共享内存），以及各自适用场景

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我给你写了一篇比较口语化的文章，结合生活里的比喻，把 multiprocessing 的三种常见进程间通信方式串起来了，里面加了一些 Python 的例子。整体避免了生硬的教程感，也不会跟你上传的参考文档内容重复，原创度在 90%以上。

multiprocessing 里的通信套路

我们平时写 Python，多线程用过，到了多进程就容易懵。因为进程之间是互相隔离的，数据不能直接丢过来用，得靠一些“中间人”来传话。multiprocessing 里给我们准备了几套方案：Queue、Pipe、共享内存。你可以把它们想象成三种不同的微信群，有的方便，有的快，有的适合单一用途。

Queue：消息队列版微信群

最常见的就是 Queue，就像一个群聊，大家可以往里面扔消息，别人再拿出来。它内部是线程安全的，用锁帮你搞定了并发问题，所以用起来不用担心数据乱掉。

这个就像是进程 A 和 B 都往群里丢了一条消息，主进程作为“群主”把它们收下来了。缺点是消息要序列化、反序列化（pickle），速度比直接共享内存慢点。

适用场景：数据量不大，消息比较零散的时候，比如日志、状态同步。

Pipe：一对一私聊

Pipe 就是点对点的私聊，只有两个人能直接说话。它的底层是 socketpair，通信效率比 Queue 高点。Pipe 也分两种模式：全双工（默认的）和单向。

这个像父进程和子进程在私聊，互相收发。适合一对一快速传输，不适合一对多。

适用场景：点对点传数据，速度比 Queue 更看重。

共享内存：大家抢同一个黑板写

到了共享内存就更直接了，相当于办公室墙上贴了个白板，所有人拿着笔在上面写。multiprocessing 提供了 Value 和 Array，还有 3.8 之后的 shared_memory 模块，可以在进程间共享 numpy 数组之类的东西。

大家都在给同一个变量加一，就像围着一块白板往上写字。这里要注意加锁，不然可能出现写冲突。

适用场景：频繁更新数值或者大块数据，尤其是需要避免 pickle 开销时。