python 多处理模块中的进程是否自动共享队列对象？
Is queue object automatically shared among Processes from python multiprocessing module?
我最近开始使用 Python 多处理模块。我了解队列的解释，但最近我在 https://pymotw.com/2/multiprocessing/communication.html 上发现队列不需要作为参数传递给 Proccess 构造函数方法，例如
p = Process(target=f, args=(q,)),
相反，它们似乎是全球共享的。我认为只有当我们管理队列时才会出现这种情况，即
queue = manager.Queue()
谁能帮我理解一下？
在 Unix 中，子进程是用 fork() 创建的。
在Windows中，子进程由invoking the same script with special arguments创建。
这两种情况，子进程中可能存在q变量，因为它继承了状态，或者因为相关代码在执行到worker函数之前有运行
但这还不够。进程之间需要设置IPC，以发挥通信通道的作用。否则，它只是一个普通的本地对象。
如有疑问，请参阅 the official documentation，这是权威的信息来源，通常质量卓越。 对于 multiprocessing，坚持文档 尤其 很重要，因为由于其古怪的性质，各种事情可能看起来有效，但会以不可预测的方式中断。
我最近开始使用 Python 多处理模块。我了解队列的解释，但最近我在 https://pymotw.com/2/multiprocessing/communication.html 上发现队列不需要作为参数传递给 Proccess 构造函数方法，例如
p = Process(target=f, args=(q,)),
相反，它们似乎是全球共享的。我认为只有当我们管理队列时才会出现这种情况，即
queue = manager.Queue()
谁能帮我理解一下？
在 Unix 中，子进程是用 fork() 创建的。
在Windows中，子进程由invoking the same script with special arguments创建。
这两种情况，子进程中可能存在q变量，因为它继承了状态，或者因为相关代码在执行到worker函数之前有运行
但这还不够。进程之间需要设置IPC，以发挥通信通道的作用。否则，它只是一个普通的本地对象。
如有疑问，请参阅 the official documentation，这是权威的信息来源，通常质量卓越。 对于 multiprocessing，坚持文档 尤其 很重要，因为由于其古怪的性质，各种事情可能看起来有效，但会以不可预测的方式中断。