1. multiprocessing模块介绍
Python中的multiprocessing模块是用来实现多进程编程的标准库，可以在多核CPU上实现并行运算。它提供了一系列的类和函数，来帮助开发者控制进程的启动、终止、通信等等。
在Python 2.x中，multiprocessing模块相对于Python自带的threading模块而言，更加容易使用。因为在Python 2.x中的GIL（全局解释器锁）机制，导致多线程编程并不能真正利用多核CPU进行并行运算；而利用multiprocessing模块可以规避GIL，实现真正的并行处理。
2. 进程间通信介绍
在多进程编程中，进程间通信是非常重要的一个环节。因为多个进程之间需要进行数据的交换和竞争，而无论是内存共享还是网络通信，都需要用到进程间通信。
2.1 内存共享方式
Python 2.x中的multiprocessing模块提供了多种进程间通信方式，其中最常用的是内存共享方式。
在内存共享方式中，可以供多个进程访问的共享内存区域被称为共享内存。共享内存通过映射到每个进程的地址空间，来使得多个进程可以共享同一块内存区域。这样可以减少进程间通信的时间和开销，提高程序的效率。
2.2 队列方式
Python 2.x中的multiprocessing模块还提供了队列方式的进程间通信。
Python 2.x中提供了两种队列：Queue和JoinableQueue。
Queue：是一个FIFO（先进先出）队列，每个put操作（放入）都是一个get操作（取出）。
JoinableQueue：是基于Queue的扩展，它提供了额外的任务跟踪功能，可以跟踪队列中的哪些任务已经完成，哪些任务还在等待执行。
3. 实例演示
下面我们来看一个简单的例子，演示如何使用multiprocessing模块中的共享内存和队列方式实现进程间通信。
我们假设有两个进程，一个进程用于产生数据，另一个进程用于处理数据。数据生成者将数据放入一个队列中，数据处理者从队列中获取数据进行处理。
3.1 共享内存方式实现
下面是使用共享内存方式实现进程通信的代码：
from multiprocessing import Process, Value, Array
def producer(arr, n):
for i in range(n):
arr[i] = i
def consumer(arr, n):
for i in range(n):
print(arr[i])
if __name__ == '__main__':
n = 5
arr = Array('i', n)
p1 = Process(target=producer, args=(arr, n))
p2 = Process(target=consumer, args=(arr, n))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
在上述代码中，我们使用了multiprocessing模块中的Value和Array类来实现数据的共享。
Value：用于在进程之间共享一个数值。
Array：用于在进程之间共享一个数组。
上述代码中，我们定义了一个长度为5的int型数组arr，并将该数组传递给producer和consumer函数。producer函数用于将数据放入数组中，consumer函数用于从数组中读取数据并打印出来。
3.2 队列方式实现
我们也可以通过Python 2.x中的Queue和JoinableQueue类来实现进程间通信。下面是使用Queue方式实现的代码：
from multiprocessing import Process, Queue
def producer(q, n):
for i in range(n):
q.put(i)
def consumer(q):
while True:
value = q.get()
if value == None:
break
print(value)
if __name__ == '__main__':
n = 5
q = Queue()
p1 = Process(target=producer, args=(q, n))
p2 = Process(target=consumer, args=(q,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
q.put(None)
p2.join()
在上述代码中，我们使用了multiprocessing模块中的Queue类来实现数据的共享。
上述代码中，我们定义了一个Queue队列，并将该队列传递给producer和consumer函数。producer函数用于将数据放入队列中，consumer函数用于从队列中读取数据并打印出来。
需要注意的是，在队列方式中，我们必须在生产者结束后向队列中加入None，告诉消费者已经结束了。否则，消费者无法感知生产者已经结束，就会一直等待，导致程序无法结束。
4. 结束语
Python 2.x中的multiprocessing模块是一个非常强大的多进程编程工具，它为我们提供了多种实现进程间通信的方式，包括共享内存、队列等。多进程编程可以真正地利用多核CPU，提高程序的效率。在使用multiprocessing模块实现进程间通信时，需要注意队列方式中的消费者如何判断生产者已经结束的问题。