python,多进程运行函数

# pip install joblib

from joblib import Parallel, delayed


def f(x):
    return x*x

res = Parallel(
    n_jobs=5    #根据cpu数量设置
)(
    delayed(f)(x) for x in [1, 2, 3]
)

#或者

a = [1,2,3]
res = Parallel(
    n_jobs=5
)(
    delayed(f)(x) for x in a]
)
### Python 多进程运行失败的原因分析 当遇到 Python 多进程运行失败的情况时,通常会涉及以下几个方面: #### 1. 主模块保护不足 如果多进程代码未放置在 `if __name__ == "__main__":` 块内,则可能导致子进程中再次导入并执行整个脚本,从而引发无限递归或其他异常行为[^1]。 ```python import multiprocessing as mp def worker(): print(f'Worker process running with PID {mp.current_process().pid}') if __name__ == '__main__': p = mp.Process(target=worker) p.start() p.join() ``` #### 2. 子进程错误处理不当 父进程可能未能正确捕获来自子进程抛出的异常。这可以通过设置全局异常处理器或将 try-except 结构嵌入到目标函数内部来改善[^2]。 ```python from multiprocessing import Process, Queue def error_handler(q): try: raise RuntimeError('This is an exception') except Exception as e: q.put(str(e)) q = Queue() p = Process(target=error_handler, args=(q,)) p.start() p.join() print("Error:", q.get()) ``` #### 3. 卡死问题排查技巧 对于那些因某些条件而陷入僵持状态(即卡住)的进程来说,常规调试工具如 PDB 可能不起作用;此时建议采用更强大的调试器比如 GDB 对 Python 应用程序进行深入调查[^3]。 #### 4. 替代方案评估 考虑到传统多进程方式存在的局限性和复杂度,研究社区已经开发了一些更加高效且易于使用的并发编程库,例如由加州大学伯克利分校发布的分布式计算框架 Ray,它能够简化大规模数据集上的任务分配与管理过程[^4]。
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