在使用Multiprocessing时，由于Adafruit库的一个限制，会导致出现一些问题。具体来说，如果您的代码中需要使用多进程以便任意并行任务时，Adafruit可能会阻塞这些任务，这会导致程序在运行时出现问题。

为解决这个问题，可以通过重写Adafruit库中的某些函数的方式来绕过这个限制。以下是一种可能的解决方案：

from multiprocessing import Process
from Adafruit_Python_SSD1306 import SSD1306_128_64

class SSD1306_128_64_processable(SSD1306_128_64):
def __init__(self, *args, **kwargs):
    super(SSD1306_128_64_processable, self).__init__(*args, **kwargs)

def processable_command(func):
    def inner(self, *args, **kwargs):
    self._queue.put(('command', func, args, kwargs))
    return self._queue.get()

    return inner

def processable_data(func):
    def inner(self, *args, **kwargs):
        self._queue.put(('data', func, args, kwargs))
    return inner

setattr(SSD1306_128_64_processable, '_processable_command', processable_command)
setattr(SSD1306_128_64_processable, '_processable_data', processable_data)


def run_ssd1306_128_64(ipaddr, queue, **kwargs):
    """
    :param server: Flask server instance
    """
    oled = SSD1306_128_64_processable(**kwargs)
    oled._processable_command = processable_command
    oled._processable_data = processable_data

    while True:
        try:
            command, func, args, kwargs = queue.get()
            if command == 'command':
                func(oled, *args, **kwargs)
            else:
                func(oled, *args, **kwargs)
        except Exception as ex:
        # todo: log the exception
            print(ex)


def some_function(item):
    # do the complex calculation
    return item

if __name