python多进程主进程捕获子进程的异常

在Python中，可以使用`multiprocessing`模块来创建多进程。如果子进程出现异常，主进程可以通过捕获子进程的异常来处理错误。

下面是一个示例代码，演示了如何在主进程中捕获子进程的异常：

import multiprocessing

def child_process():
    # 子进程抛出异常
    raise Exception("子进程出现异常")

if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    p = multiprocessing.Process(target=child_process)
    p.start()
    p.join()
    # 检查子进程是否出现异常
    if p.exitcode != 0:
        print("子进程出现异常")

在上面的代码中，我们创建了一个子进程，并在子进程中抛出了一个异常。在主进程中，我们使用`join()`方法等待子进程结束，并使用`exitcode`属性检查子进程的退出状态。如果`exitcode`不为0，则说明子进程出现了异常，我们可以在主进程中捕获并处理该异常。

相关问题

python多进程子进程报错终止子进程

可能是由于子进程出现了异常或错误导致终止。可以使用try-except块来捕获异常并处理它们，以避免子进程的异常中断主进程。以下是一个示例代码，其中使用了multiprocessing库来创建多个子进程，并使用异常处理来避免子进程的异常中断主进程：

import multiprocessing

def worker():
    try:
        # 子进程的任务
        print("子进程开始执行任务")
        # ...
        print("子进程执行任务完毕")
    except Exception as e:
        # 处理异常
        print("子进程出现异常:", e)

if __name__ == '__main__':
    # 创建多个子进程
    process_list = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        p.start()
        process_list.append(p)

    # 等待所有子进程结束
    for p in process_list:
        p.join()

    print("所有子进程任务执行完毕")

在上面的代码中，worker函数是子进程要执行的任务，try-except块用于捕获子进程中的异常，并在异常发生时进行处理。主进程创建多个子进程后，使用join方法等待所有子进程执行完毕。

用python语言封装一个多进程类可以控制进程数

好的，以下是一个简单的Python多进程类，可以控制进程数：

import multiprocessing
import queue

class ProcessPool:
    def __init__(self, max_workers):
        self.max_workers = max_workers
        self.workers = []
        self.tasks = multiprocessing.Queue()

    def start(self):
        for i in range(self.max_workers):
            worker = multiprocessing.Process(target=self.worker)
            worker.start()
            self.workers.append(worker)

    def submit(self, func, *args, **kwargs):
        self.tasks.put((func, args, kwargs))

    def worker(self):
        while True:
            try:
                func, args, kwargs = self.tasks.get(timeout=1)
            except queue.Empty:
                break
            try:
                func(*args, **kwargs)
            except Exception as e:
                print('Error:', e)

    def join(self):
        for worker in self.workers:
            worker.join()

在这个类中，我们使用了Python内置的`multiprocessing`模块和`queue`模块，实现了一个进程池。在`__init__`方法中，我们初始化了进程池的最大工作进程数、工作进程列表和任务队列。`start`方法启动了所有工作进程，并将它们存储在`workers`列表中。`submit`方法用于向任务队列中提交任务。`worker`方法是每个工作进程的执行函数，它会从任务队列中获取任务，并调用相应的函数执行任务。在执行任务时，我们通过`try...except`块捕获异常，避免进程因异常而终止。最后，在`join`方法中阻塞主进程，直到所有任务都被处理完毕。

使用该进程池时，可以先实例化一个`ProcessPool`对象，并指定最大工作进程数，然后调用`start`方法启动工作进程。随后，可以通过`submit`方法向任务队列中提交任务，任务可以是任何可调用对象，例如函数或方法。最后，调用`join`方法等待所有任务完成即可。

例如，以下是一个例子：

def task(num):
    print('Task', num, 'started')
    time.sleep(1)
    print('Task', num, 'finished')

pool = ProcessPool(max_workers=2)
pool.start()

for i in range(10):
    pool.submit(task, i+1)

pool.join()

在这个例子中，我们定义了一个`task`函数，其功能是打印出任务编号，然后等待一秒钟，最后再打印出任务编号。接着，我们实例化了一个进程池，最大工作进程数为2，并启动了工作进程。然后，我们向任务队列中提交了10个任务，每个任务执行的是`task`函数。最后，我们调用`join`方法等待所有任务完成。

由于进程池中最大工作进程数为2，因此在任意时刻，最多只有2个任务在同时执行。这样可以控制进程数，避免进程数量过多导致系统性能下降。