python 多进程并发数开高了就假死

如果你的 Python 多进程并发数设置得过高，可能会导致系统资源不足，从而导致假死。这是因为多进程会占用大量的 CPU 和内存资源，如果同时运行的进程数过多，就会导致系统资源耗尽，从而导致假死。

为了避免这种情况，可以考虑以下几个方面：

1. 调整进程数：根据你的系统配置和实际需求，适当调整多进程并发数，不要设置过高。

2. 优化代码：对于需要大量计算的任务，可以考虑优化代码，减少计算量，从而降低系统资源消耗。

3. 使用线程：如果你的任务不需要占用太多 CPU 资源，可以考虑使用 Python 的多线程来代替多进程。

4. 增加硬件资源：如果你的系统资源不足，可以考虑增加硬件资源，例如添加 CPU、内存等。

相关问题

Python多进程并发

Python多进程并发是一种利用多个进程同时执行任务的方式，可以提高程序的执行效率。多进程并发可以通过使用multiprocessing模块来实现。该模块提供了创建和管理进程的功能，可以在Python中轻松实现多进程并发。

使用multiprocessing模块可以创建子进程，并将任务分配给这些子进程同时执行。可以通过创建多个进程对象，每个进程对象对应一个任务，并使用start()方法来启动这些进程。同时，可以使用join()方法来等待所有进程执行完毕。

另外，multiprocessing模块还提供了进程池（Pool）的功能，可以管理一组进程，并自动分配任务给这些进程执行。可以使用apply_async()方法将任务提交给进程池，进程池会自动将任务分配给空闲的进程执行，并返回执行结果。

需要注意的是，使用multiprocessing创建的子进程是通过Python创建的跨平台子进程，而不是通过操作系统的fork()函数创建的。因此，它可以在各种操作系统上运行。

python多进程并发用队列传结果

在 Python 中，多进程并发可以使用 `multiprocessing` 模块实现。而队列则可以用于在进程之间传递数据和结果。

下面是一个使用队列传递结果的示例代码：

import multiprocessing

def worker(num, q):
    """子进程要执行的任务"""
    result = num * 2
    q.put(result)  # 将结果放入队列中

if __name__ == '__main__':
    # 创建队列和进程池
    q = multiprocessing.Queue()
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 提交任务到进程池中
    for i in range(5):
        pool.apply_async(worker, args=(i, q))

    # 关闭进程池
    pool.close()

    # 等待所有进程完成任务
    pool.join()

    # 从队列中获取结果
    results = []
    while not q.empty():
        results.append(q.get())

    # 输出结果
    print(results)

在这个示例中，首先创建了一个队列 `q` 和一个进程池 `pool`。然后，使用 `apply_async()` 方法向进程池提交任务，每个任务都会调用 `worker()` 函数，将计算结果放入队列中。在提交完所有任务后，关闭进程池并等待所有进程完成任务。最后，从队列中获取结果并输出。