在Python中，多進程編程可以通過使用multiprocessing模塊來實現。為了提高代碼的復用性，可以采取以下策略：

1. 創建一個multiprocessing.Manager()對象，它允許你在不同的進程之間共享數據結構，如列表、字典等。這樣，你可以創建一個共享的數據結構，供多個進程使用，從而避免數據傳遞的開銷。

from multiprocessing import Manager

def worker_func(shared_data):
    # 使用shared_data進行計算
    pass

if __name__ == "__main__":
    manager = Manager()
    shared_data = manager.list([1, 2, 3])  # 創建一個共享列表

    processes = []
    for _ in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker_func, args=(shared_data,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

2. 使用multiprocessing.Pool()對象來創建和管理一個進程池。這樣，你可以將一組任務分配給多個進程并行執行，而無需為每個任務創建一個新的進程。這有助于減少進程創建和銷毀的開銷，從而提高代碼的復用性。

from multiprocessing import Pool

def worker_func(x):
    # 對x進行處理
    return x * x

if __name__ == "__main__":
    data = [1, 2, 3, 4, 5]

    with Pool() as pool:
        results = pool.map(worker_func, data)

    print(results)

3. 使用multiprocessing.Queue()對象來在進程之間傳遞數據。隊列是一種先進先出（FIFO）的數據結構，可以在進程之間安全地傳遞數據。這有助于將數據處理任務分解為多個子任務，并將這些子任務分配給不同的進程執行。

from multiprocessing import Queue

def worker_func(queue):
    # 從隊列中獲取數據并進行處理
    x = queue.get()
    result = x * x
    queue.put(result)

if __name__ == "__main__":
    queue = Queue()

    # 將數據放入隊列
    for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
        queue.put(x)

    # 創建并啟動進程
    processes = []
    for _ in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker_func, args=(queue,))
        processes.append(p)
        p.start()

    # 等待所有進程完成
    for p in processes:
        p.join()

    # 從隊列中獲取結果
    results = []
    while not queue.empty():
        results.append(queue.get())

    print(results)

通過使用這些策略，你可以創建可復用的多進程代碼，從而提高代碼的效率和可維護性。