Python基于进程池实现多进程过程代码解析分享

本篇文章小编给大家分享一下Python基于进程池实现多进程过程代码解析，文章代码介绍的很详细，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。

注意：pool必须在 if __name__ == ‘__main__’ 下面运行，不然会报错

多进程内出现错误会直接跳过该进程，并且默认不会打印错误信息

if__name__下面的数据需要通过参数传入主函数里面，不然主函数获取不到该数据值而报错。

若不通过传参形式传入数据，可以定义全局变量。但是全局变量的值不能在多进程里面进行修改。

代码如下

from multiprocessing import Pool # 进程池，用于多进程 import os # 用于获取当前执行的文件名 import time import traceback # 用于捕获异常 import sys # 用于捕获异常   def main_func(i): # 多进程运行的函数   try: # 多进程中发生异常是不会打印错误信息，并且当前进程会直接跳过，所以异常需要自行捕获     rand_time = random.randint(1, 3) # 随机产生1~3的整数     time.sleep(rand_time )     print(i)   except:     current_filename = str(os.path.basename(sys.argv[0]))[:-3] # 获取当前文件名称     cur_err_filname = current_filename + '_error.txt'     error_info = sys.exc_info() # 打印异常     with open(f'{cur_err_filname }', 'a') as f:       error_str = f'{i}:ERROR OCCURRED，{time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}：n {error_info[0]}: {error_info[1]}' # 记录当前进程特征值，错误发生时间 ，错误类型，错误概述       print(error_str, file=f) # 通过打印方式写入文件       traceback.print_tb(error_info[2], file=f) # 错误细节描述（包括bug的代码位置）       f.write(f"{'=' * 50}n") # 分行   if __name__ == '__main__': # 必须在此语句下面运行，不然会报错   pool = Pool(5) # 定义进程数量   for i in range(20):     pool.apply_async(main_func, (i, )) # 调用函数执行多进程   pool.close() # 关闭进程池   pool.join() # 阻塞进程，此两部不能少，保证多进程正常运行

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