python中进程池multiprocessing.Pool运行错误：若程序不使用生成exe文件，则可以省略freeze_support()函数

最新推荐文章于 2025-04-30 11:53:45 发布

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在Windows上使用Python的multiprocessing.Pool时，可能出现'RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase'错误。此问题由重复执行代码引起，通常通过添加freeze_support()解决，但这仅适用于生成exe文件。如果不生成exe，可忽略此函数。示例代码展示了如何创建进程池进行并行计算，同时指出进程池大小、参数传递及函数定义位置的重要性。

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python中进程池multiprocessing.Pool运行错误：若程序不使用生成exe文件，则可以省略freeze_support()函数

在python中，多进程是一种很好的提高程序性能的方式，而进程池又是多进程编程中常用的一种方式。然而在使用multiprocessing.Pool时，可能会遇到“RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase”的错误。

这个错误是由于在Windows平台下，主程序和子进程都会执行一遍代码，而之前已经执行过的部分代码重复执行就会发生错误。为了解决这个问题，Python官方文档建议在脚本中添加如下代码：

if __name__ == '__main__':
    freeze_support()

其中freeze_support()是一个冻结（Windows平台下的exe文件生成）进程的功能函数，但是在使用multiprocessin

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【python第三方库】python多进程编程multiprocessing库和subprocess库的区别与使用

All_In_gzx_cc的博客

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仔细说来，multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。创建进程部分，进程同步部分，进程池部分，进程之间数据共享。Python要进行多进程操作，需要用到muiltprocessing库，其中的Process类跟threading模块的Thread类很相似。使用方式和所含方法都很相似。blogsubprocess是Python 2.4中新增的一个模块，它允许你生成新的进程（

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freeze_support()属于multiprocessing模块，即：multiprocessing.freeze_support() 一、在Windows上，使用代码的所有multiprocessing必须由if __name__ == "__main__":保护为了安全起见，我会将当前位于脚本顶层的所有代码放在main()函数中，然后在顶层执行此操作： if __name__ == "__main__": main() 请参阅“主模块的安全导入”小节here，以了解为什.

python中进程池例子

程序猿的专栏

03-25

1579

在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，10几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，这时候进程池Pool发挥作用的时候就到了。 Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有

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redfishzhang64的博客

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【代码】pool = multiprocessing.Pool()报错：module object has no attribute Pool。

python 进程池 freeze_support_Python创建进程池的代码位置问题

weixin_39683163的博客

12-10

288

我觉得不是p定义的位置，如果报错是:Anattempthasbeenmadetostartanewprocessbeforethecurrentprocesshasfinisheditsbootstrappingphase.Thisprobablymeansthatyouarenotusingforktostartyour...

if __name__ == '__main__': freeze_support()

08-15

- *1* *2* *3* [python中进程池multiprocessing.Pool运行错误：若程序不使用生成exe文件，则可以省略freeze_support()函数](https://blog.csdn.net/update7/article/details/129787437)[target="_blank" data-report...

multiprocessing.freeze_support()

Keivn_666

03-15

4403

Python 多进程multiprocessing 在windows的Dos或Idle下运行不了会报错； Pyinstaller -F 打包成exe后，打开后会出现循环开启exe，导致内存占满，最终崩掉。但在Linux下打包运行无此问题； PyCharm下运行代码也不会有问题，经过各种查阅，需要在main入口下添加muliprocessing.freeze_support()即可。 if __name__ == "__main__": multiprocessing.freeze_support()

关于multiprocessing使用freeze_support()方法

weixin_43153912的博客

10-13

966

最近需包装个脚本运行上位机，发现在代码里面会添加了一个multiprocessing.Process()进程代码后，运行上位机运行这段代码，程序就会重复打开上位机，查了一周都没找到问题的原因，最后翻墙查资料才找到相关的说法（也许是我查询错误的方式不对），特此记录我是一名车载自动化测试开发工程师，希望能和志同道合的朋友一起相互学习进步。

multiprocessing.freeze_support()介绍

Owen_goodman的博客

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9712

Python多进程multiprocessing在windows的Dos或者idle下运行不了会报错打包成exe包双击之后会一直打开exe，导致内存占满，在linux下没有问题。在Pycharm下运行也不会有问题，经过各种查阅资料，终于解决了这个bug。只要在main入口下添加 multiprocessing.freeze_support()就可以了 if __name__ == "__main__": multiprocessing.freeze_support() 同时，在这里说明一下，

Python中 The "freeze_support()" line can be omitted if the program错误

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4570

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weixin_43693967的博客

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1.执行一个python的multiprocessing.Pool进程池程序，实现多进程程序，代码如下，结果在windows下执行报错，但是在linux和unix里面执行没有报错？from multiprocessing import Poolimport time ,os ,randomdef worker(msg):t_start = time.time() #获取当前系统时间，长整型，常...

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weixin_47269200的博客

04-05

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python进程池multiprocessing.Pool和线程池multiprocessing.dummy.Pool实例

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Python的multiprocessing.Pool模块和multiprocessing.dummy.Pool模块都是用于创建进程池和线程池的工具。 进程池(multiprocessing.Pool)是一组维护在进程中的工作者，它们可以并行地执行任务。该模块是基于multiprocessing模块实现的，它通过创建多个进程来并行执行任务。下面是一个创建进程池的示例： ``` python import multiprocessing def worker(process_num): print("Process %d is working" % process_num) if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=4) for i in range(5): pool.apply_async(worker, args=(i,)) pool.close() pool.join() ``` 上面的示例中，我们创建了一个包含4个进程的进程池，并向进程池中提交了5个任务，每个任务调用worker函数并传递一个进程编号作为参数。我们使用apply_async方法向进程池中提交任务，并使用close和join方法管理进程池。线程池(multiprocessing.dummy.Pool)是一组维护在线程中的工作者，它们可以并行地执行任务。该模块是基于threading模块实现的，它通过创建多个线程来并行执行任务。下面是一个创建线程池的示例： ``` python from multiprocessing.dummy import Pool import time def worker(thread_num): print("Thread %d is working" % thread_num) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) for i in range(5): pool.apply_async(worker, args=(i,)) pool.close() pool.join() ``` 上面的示例中，我们创建了一个包含4个线程的线程池，并向线程池中提交了5个任务，每个任务调用worker函数并传递一个线程编号作为参数。我们使用apply_async方法向线程池中提交任务，并使用close和join方法管理线程池。需要注意的是，线程池和进程池的用法基本相同，但是由于线程在Python中不能真正地并行执行，因此线程池的性能可能比进程池差。