Python 多进程 multiprocessing Pool 坑

在Windows环境下,使用Python的multiprocessing库的Pool进行多进程处理时,将原本正常运行的函数转换为类方法后遇到问题。当类中引入自定义模块并在多进程中调用相关函数时,会导致CPU占用率高,但程序不报错。解决方法是避免在类中直接使用自定义模块,或者考虑继承multiprocessing类以实现更优雅的多进程操作。在多进程编程时,建议首先在单进程模式下调试代码,因为多进程错误可能不易察觉。

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环境:win 7+spyder2.38+py3.5

这几天在写个使用 multiprocessing 调用 Pool 进程池的程序,原本使用函数的方式,一切正常。后来改成了 class的方式,就一直出问题,排查后发现如果在类中 使用了 自己定义的 import 的包中的类/函数/方法,然后多进程调用的方法中如果使用了这些,就会导致cpu高占用,但是程序并没有报错,最后测试使用如下的程序是可以的。

TIPS:

  1. 这种方法太丑陋,貌似如果要自定义使用多进程的类,应该是继承 multiprocessing类,应该是有优美一些的方法,后面有时间再研究一下;
  2. 使用多进程,一定要在非多进程的环境下先调试确认,多进程很多时候程序有问题,却不报错或者报的错误信息很难把握。

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