进程与线程一个不同点在于，线程之可以共享一块内存空间，而进程的内存空间是互相独立的，进程之间要传递数据需要依靠“中间人”，而Queue类能够提供这个功能

下面这个程序使用的是普通queue模块实例化的队列，通过父进程向子进程传递了一个普通队列，并在run函数中向队列添加了一个列表元素，用于检验父进程能否get到这个元素.

#Downtiser
import multiprocessing, queue

def run(q):
    q.put(['a', 1, 'bcd'])


if __name__ == '__main__':
    q1 = queue.Queue()  #实例化普通队列
    p = multiprocessing.Process(target=run, args=(q1,))
    p.start()
    p.join()
    print(q1.get())

结果抛出了一个异常>>>TypeError: can't pickle _thread.lock objects

于是使用多进程Queue做同样操作

#Downtiser
import multiprocessing, queue

def run(q):
    q.put(['a', 1, 'bcd'])

if __name__ == '__main__':
    q1 = multiprocessing.Queue()  #实例化多进程队列
    p = multiprocessing.Process(target=run, args=(q1,))
    p.start()
    p.join()
    print(q1.get())

此时主进程能正常get到队列中的元素>>>['a', 1, 'bcd']
难道是多进程队列实现了不同进程之间共享数据? 于是修改程序，打印队列本身，如果是共享的话，在主进程和子进程里打印的队列应该拥有同一块内存地址。程序修改如下：

#Downtiser
import multiprocessing, queue

def run(q):
    print('这是子进程的队列>>>',q)
    q.put(['a', 1, 'bcd'])


if __name__ == '__main__':
    q1 = multiprocessing.Queue()  #实例化多进程队列
    print('这是主进程的队列>>>',q1)
    p = multiprocessing.Process(target=run, args=(q1,))
    p.start()
    p.join()
    print(q1.get())

得结果如下:

这是主进程的队列>>> <multiprocessing.queues.Queue object at 0x04A3EC50>
这是子进程的队列>>> <multiprocessing.queues.Queue object at 0x04CEDC30>
['a', 1, 'bcd']

可以发现两个队列的内存地址并不同，所以两个进程实际上并没有共享一个队列，而是子进程复制了一份主进程的队列。查阅资料了解到，多进程队列实际上是将原队列先传递到一个"中间人"处，通过pickle序列化，反序列化，中间人将队列信息传递到另一个进程处，另一个进程将队列修改后，再传递给中间人，其他进程调用时就会发现队列被修改了，表面上达到了共享数据的效果

多进程队列实现了进程间数据传递，而多进程管道，可实现进程间通信，类似于socket

代码实现如下

#Downtiser
import multiprocessing
def run(conn):
    conn.send("这是子进程")
    print(conn.recv())

if __name__ == '__main__':
    conn_parent, conn_children = multiprocessing.Pipe()  #创建管道实例，建立两个连接，类似于socket
    p = multiprocessing.Process(target=run, args=(conn_children,)) #创建子进程，并将管道子端传入
    p.start()
    print(conn_parent.recv())
    conn_parent.send('我是父进程')
    p.join()

结果:

这是子进程
我是父进程

用Manager实现数据共享

#Downtiser
import multiprocessing, os

def run(dic, lis):
    dic['pid'] = os.getpid()
    lis.append(os.getpid())
    print('---子进程>>>', hex(id(dic)), hex(id(lis)))
    print(lis)


if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Manager() as manager: #生成Manager实例，该实例可用于实现进程间的数据共享
        dic = manager.dict()  #通过manager生成一个可共享的字典
        lis = manager.list()  #同上
        print('---主进程>>>',hex(id(dic)), hex(id(lis)))  #16进制返回变量的内存地址
        p_list = []
        for i in range(10):
            p = multiprocessing.Process(target=run, args=(dic, lis))
            p_list.append(p)
            p.start()
        for p in p_list:
            p.join()
        print(dic)

结果:

---主进程>>> 0x58f89d0 0x58130f0
---子进程>>> 0x5491af0 0x5494890
[3520]
---子进程>>> 0x58a1510 0x58a4730
[3520, 9748]
---子进程>>> 0x5281ad0 0x5284870
[3520, 9748, 6560]
---子进程>>> 0x5771ad0 0x5774870
[3520, 9748, 6560, 15732]
---子进程>>> 0x54a1ab0 0x54a4850
[3520, 9748, 6560, 15732, 13140]
---子进程>>> 0x5731b10 0x57348b0
[3520, 9748, 6560, 15732, 13140, 13136]
---子进程>>> 0x5911af0 0x5914890
[3520, 9748, 6560, 15732, 13140, 13136, 16176]
---子进程>>> 0x5b21ad0 0x5b24870
[3520, 9748, 6560, 15732, 13140, 13136, 16176, 11624]
---子进程>>> 0x5801b10 0x58048b0
[3520, 9748, 6560, 15732, 13140, 13136, 16176, 11624, 13228]
---子进程>>> 0x5aa1af0 0x5aa4890
[3520, 9748, 6560, 15732, 13140, 13136, 16176, 11624, 13228, 4716]
{'pid': 4716

用Manager还可支持其他多种类型的数据，如元组，队列，信号量，进程锁等