multiprocessing executor.join() python 3.7 卡住

multiprocessing模块是Python中用于实现多进程编程的标准库之一，executor.join()是用于等待所有进程执行完毕的方法。

在Python 3.7版本中，对于executor.join()的使用可能会导致卡住的问题。这是因为Python 3.7中的multiprocessing模块在部分情况下可能存在锁死的 bug。

当我们使用executor.join()方法时，主线程会等待所有子进程执行完毕，然后再继续执行下面的代码。但是，如果在某些情况下，子进程在执行过程中出现了错误，例如抛出了异常，那么子进程可能会失去响应，从而导致主线程无法正常继续执行，即卡住的现象。

要解决这个问题，可以在executor.join()方法前后增加一些异常处理机制。例如，在executor.join()前先设定一个超时时间，如果超过该时间子进程仍未完成，则抛出异常并进行相应的处理；或者在executor.join()方法内部的循环体中增加对子进程状态的判断，如果发现某个子进程失去响应，则进行相应的处理。

另外，也可以考虑使用其他第三方库来替代Python自带的multiprocessing模块，如concurrent.futures库或joblib库等，这些库在多进程编程方面可能会有更好的性能和稳定性。

综上所述，如果在使用multiprocessing模块的executor.join()方法时遇到卡住的问题，可以通过增加异常处理机制或使用其他第三方库来解决。

相关问题

multiprocessing.Queue().join()解释python代码

`multiprocessing.Queue().join()` 是一个阻塞方法，它会阻塞进程，直到队列中所有的元素都被处理完。当所有元素被处理完毕后，该方法会自动退出，进程继续执行。下面是一个示例代码：

import multiprocessing
import time

def worker(queue):
    while True:
        try:
            # 从队列中获取数据
            data = queue.get(timeout=1)
        except:
            # 如果超时，则退出循环
            break
        # 处理数据
        print("worker processing:", data)
        time.sleep(1)
        # 标记任务完成
        queue.task_done()

# 创建一个Queue对象
queue = multiprocessing.JoinableQueue()

# 创建3个worker进程
for i in range(3):
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
    p.start()

# 往队列中添加5个任务
for i in range(5):
    queue.put(i)

# 阻塞进程，直到队列中的所有任务被处理完
queue.join()

# 所有任务处理完毕，退出进程
print("All tasks done!")

在上面的代码中，我们创建了一个JoinableQueue对象，并且创建了3个worker进程来处理队列中的任务。我们往队列中添加了5个任务，然后调用了`queue.join()`方法来阻塞进程，直到队列中的所有任务被处理完。在worker进程中，我们通过`queue.get()`方法从队列中获取数据，并且在处理完数据后调用了`queue.task_done()`方法来标记任务完成。当所有任务被处理完后，`queue.join()`方法会自动退出，进程继续执行。

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

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：

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：

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。