python多进程不会停止

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mob649e8155edc4 2024-01-01 08:30:42 ©著作权

文章标签 子进程进程池 Python 文章分类 Python 后端开发

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Python多进程不会停止

引言

在使用Python进行多进程编程时，我们可能会遇到一个问题，即子进程执行完毕后，主进程不会停止的情况。这篇文章将介绍这个问题的原因和解决方法，并给出相应的代码示例。

问题描述

假设我们有一个简单的多进程程序，其中主进程创建了若干个子进程，并等待它们执行完毕后再停止。代码如下所示：

import multiprocessing

def worker():
    print("Worker process")

if __name__ == "__main__":
    processes = []
    for _ in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print("Main process")

根据我们的预期，程序应该输出5次"Worker process"，然后输出"Main process"。然而，实际运行时我们会发现，程序只输出了5次"Worker process"，而没有输出"Main process"。

问题分析

这个问题的原因在于主进程在等待子进程执行完毕时，实际上进入了一个死锁状态。主进程无法继续执行，直到子进程全部结束。但是子进程并不会主动通知主进程它的结束，所以主进程无法在子进程结束后恢复执行。

解决方法

为了解决这个问题，我们可以使用multiprocessing.Pool来管理子进程。multiprocessing.Pool是一个进程池，它可以自动管理子进程的创建和结束，同时提供了一些方便的方法来控制子进程的执行。

下面是修改后的代码示例：

import multiprocessing

def worker():
    print("Worker process")

if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Pool(processes=5) as pool:
        for _ in range(5):
            pool.apply_async(worker)

        pool.close()
        pool.join()

    print("Main process")

在这个示例中，我们使用multiprocessing.Pool创建了一个进程池，其中processes=5表示池中最多同时运行5个子进程。然后，我们使用apply_async方法向进程池提交任务，并通过pool.close()和pool.join()来等待所有任务执行完毕。

运行以上代码，我们可以看到程序输出了5次"Worker process"，然后输出了"Main process"。