下面是一个使用并行执行、阻塞接收和延迟同步的代码示例：

import multiprocessing

def worker1(queue):
    data = queue.get()  # 阻塞接收数据
    print("Worker 1 received:", data)
    # 执行一些任务

def worker2(queue):
    data = queue.get()  # 阻塞接收数据
    print("Worker 2 received:", data)
    # 执行一些任务

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

    # 并行执行worker1和worker2
    process1 = multiprocessing.Process(target=worker1, args=(queue,))
    process2 = multiprocessing.Process(target=worker2, args=(queue,))
    process1.start()
    process2.start()

    # 延迟同步，给worker1和worker2足够的时间来启动并准备接收数据
    # 这里可以根据实际情况设置一个适当的延迟时间
    multiprocessing.sleep(1)

    # 发送数据到worker1和worker2
    queue.put("Hello from main process!")

    # 等待worker1和worker2完成
    process1.join()
    process2.join()

在上面的代码中，我们使用了multiprocessing.Queue来在主进程和子进程之间传递数据。主进程通过put()方法向队列中发送数据，而子进程通过get()方法从队列中阻塞接收数据。

为了实现并行执行，我们使用multiprocessing.Process创建了两个子进程，分别执行worker1()和worker2()函数。这两个函数在接收到数据后会执行一些任务。

为了实现延迟同步，我们使用了multiprocessing.sleep()函数来让主进程暂停一段时间，以确保子进程足够的时间来启动并准备接收数据。

最后，我们使用join()方法等待子进程完成执行。

请注意，上面的示例仅演示了如何使用并行执行、阻塞接收和延迟同步来解决问题。具体的代码实现可能因具体的应用场景而有所不同。