python 启动多进程，只有一个进程在运行

使用多进程有助于利用多核 CPU 的优势，以加快程序的执行速度。然而，如果只有一个进程在运行，则意味着没有利用到多核 CPU 的优势，也可能是因为程序存在问题或是进程间存在竞争关系导致的。因此，排查问题前需要更详细地了解代码和进程间的关系。

相关问题

python多进程中启动多线程

启动多线程在Python多进程中可以提高程序的并发性和效率。Python的多线程可以在多个CPU核心上同时执行，从而使得程序可以更快地完成任务。在Python中，使用`threading`模块可以创建和管理多个线程。以下是在Python多进程中启动多线程的步骤：

1. 导入`threading`模块：首先需要导入`threading`模块，以便使用其中提供的多线程功能。

2. 创建线程对象：使用`threading.Thread()`类来创建线程对象。在创建线程对象时，需要指定线程要执行的函数或方法，并可以传递参数给该函数或方法。

3. 启动线程：通过调用线程对象的`start()`方法来启动线程。启动线程后，线程对象会自动调用其对应函数或方法。

4. 等待线程结束：如果需要等待所有线程执行完毕，可以使用`join()`方法。调用线程对象的`join()`方法会阻塞主线程，直到该线程执行完毕。

需要注意的是，Python的多线程由于全局解释器锁（GIL）的存在，并不能实现真正的并行执行。因此，在处理计算密集型的任务时，多线程的效果可能不如多进程。但在面对I/O密集型任务时，多线程可以充分利用等待I/O操作的时间，提高程序的效率。

引用中提到了关于Python多线程的GIL锁问题，该问题限制了Python线程的并行性能。因此，在使用多线程时，需要根据具体的任务类型和需求来选择合适的并发模型。在处理I/O密集型任务时，多线程仍然是一个有效的选择，可以充分利用系统资源，提高程序的运行速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python 多线程+多进程简单使用教程，如何在多进程开多线程](https://download.csdn.net/download/weixin_38733367/13740222)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python爬虫之多线程、多进程爬虫](https://download.csdn.net/download/weixin_38671048/15443909)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python变量在函数中的作用域.md](https://download.csdn.net/download/qq_42431718/88241192)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

python 线程池创建进程程 只有一个进程程工作

### 回答1：
Python 中的线程池是用于管理线程的，而不是进程。如果你想要创建进程池，可以使用 `multiprocessing` 模块。下面是一个简单的例子：

import multiprocessing

def worker(num):
    """ 每个进程将会调用的函数 """
    print('Worker %d is running' % num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池，池中有 3 个进程
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)

    # 启动进程池，每个进程将会调用 worker 函数
    for i in range(5):
        pool.apply_async(worker, args=(i,))

    # 关闭进程池，等待子进程完成
    pool.close()
    pool.join()

    print('All workers done.')

在这个例子中，我们首先创建了一个 `multiprocessing.Pool` 对象，并指定了要创建的进程数为 3。然后，我们使用 `apply_async` 方法启动了 5 个任务，每个任务将会在一个单独的进程中运行。最后，我们关闭进程池，并等待所有子进程完成。

需要注意的是，由于 Python 的 GIL 限制，多线程程序可能无法真正地并行执行，而多进程程序可以有效地利用多核 CPU 实现并行计算。因此，如果你需要进行 CPU 密集型的计算任务，建议使用多进程来实现。

### 回答2：
Python的线程池创建进程，只有一个进程工作可能是由于以下几个原因：

1. 程序逻辑错误：在代码中只有一个线程被分配到处理任务，其他的线程可能没有被正确调度或没有被创建成功。

2. 系统限制：操作系统或硬件对并发线程或进程的数量有限制，例如有些操作系统会限制同时运行的进程数，这可能导致只有一个进程能够正常工作。

3. 锁或同步问题：线程池在任务处理时可能使用了某些锁或同步机制，导致只有一个线程能够获取资源并执行任务，其他线程被阻塞。

4. 线程池配置问题：线程池的参数设置可能导致只有一个线程被分配到任务执行，例如设置最大线程数为1。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 检查代码逻辑，确保所有线程都能被创建成功并正确分配到任务。

2. 检查系统限制，可以尝试增加操作系统或硬件对并发线程或进程的限制。

3. 检查并修复锁或同步问题，确保所有线程能够正确竞争资源并执行任务。

4. 调整线程池的配置，增加最大线程数，以便同时运行多个线程。

总之，只有一个进程工作的问题可能是由于代码逻辑、系统限制、锁或同步问题或线程池配置问题所致。通过逐一检查和修复这些可能的原因，可以解决这个问题，确保多个进程能够正常工作。

### 回答3：
Python中的线程池是通过线程复用来提高线程创建销毁的效率的机制，但是在Python的全局解释器锁（GIL）机制下，同一时间只有一个线程能够执行Python字节码，导致无法实现真正的并行执行。

因此，当使用线程池创建多个线程时，这些线程会交替执行，但是只有一个线程能够在同一时间真正地执行工作。这是因为GIL会在一个线程执行一段时间后，强制使其他线程进入等待状态。

尽管线程池可以利用IO等待时间来提高程序的执行效率，但是如果需要实现真正的并行计算，例如进行大量CPU密集型的计算操作，使用多进程是更为合适的选择。

创建多个进程可以完全绕过GIL的限制，并能在多核CPU上实现真正的并行执行。通过使用多进程，可以将工作任务划分为多个子任务，每个子任务由一个独立的进程执行。这样，不同的子进程可以在不同的CPU核心上并行地执行，从而提高程序的运行效率。

总之，当只有一个进程在工作时，可能是由于所执行的任务并不适合使用多线程，并且由于Python的GIL机制，以及线程池在多线程同时执行时的交替执行特性，导致无法实现真正的并行计算。在这种情况下，使用多进程可能是更为合适的选择。