多处理过程挂起

Question

所以我开始尝试Python的多处理库。我的目标是加速一个慢函数，该函数将一个字符串与其他字符串的大型数据库进行比较，并返回最相似的匹配。为此，我尝试编写一个函数，在不同的流程对象之间拆分任务并设置它们运行，使用共享变量来捕获结果：

cores = cpu_count() # Number of cores in this computer, i.e. 4
sublistList = chunks(tasks,cores) # Split tasks into subprocessing arrays of evenly-sized chunks, the number of chunks equal to how many cores we have to process them

# Create a multiprocessing function, since this is a large function that will take time and splitting it across cores will ease the load
if __name__ == '__main__':

    freeze_support() # Make sure multiple applications don't spawn, this is necessary for Windows

    jobs = [] # Array of processes
    manager = Manager() # Create a manager
    returns = manager.list() # Shared list variable we use to get return results

    for i in range(0,cores): # For number of cores...

        p = Process(target=workerFunction,args=(w,sublistList[i],returns))
        jobs.append(p) # Add to array of processes to run
        p.start()

    for p in jobs:

        p.join()

然而，当我运行这段代码时，它会创建一个新的应用程序窗口，然后无限期地挂起，这是完全奇怪的行为，完全不是我想要的。是什么导致了我的代码中出现这种情况？我的工作程序是否在无声地崩溃而没有提醒我？我看了其他各种各样的答案，但没有一个建议的答案可以解决这个问题。在

（如果这与问题有关，我是一个初级软件工程师，有几年其他语言的编程经验，但对Python比较陌生。这是我的一个小型独立游戏项目。）

Answer 1

这还不是答案，但我发布它是为了向您展示一个可运行Minimal, Complete, and Verifiable Example的示例。在

该代码基于您当前的问题，加上其他所有使其可运行所缺少的内容。毫不奇怪，因为所有这些都只是猜测，它不会重现您所说的问题，但这很可能是因为我的一个或多个猜测在某些重要方面有所不同……这就是为什么您真的应该提供所有代码。在

一个观察：最后的p.join()调用将使主进程等待每个子进程完成。这将导致主进程在等待每个进程时显示为“挂起”。在

from multiprocessing import *
from time import sleep

tasks = None

def chunks(tasks, cores):
    return [[i for _ in range(8)] for i in range(cores)]

def workerFunction(w, sublist, returns):
    print('starting workerFunction:', w)
    result = [value+100 for value in sublist]
    returns.append(result)
    sleep(3)
    print('exiting workerFunction:', w)

if __name__ == '__main__':

    # Only do in main process.
    freeze_support()
    cores = cpu_count()
    sublistList = chunks(tasks, cores)
    manager = Manager()
    returns = manager.list()
    jobs = []

    for i in range(cores):
        w = i
        p = Process(target=workerFunction, args=(w, sublistList[i], returns))
        jobs.append(p)
        p.start()

    for i, p in enumerate(jobs, 1):
        print('joining job[{}]'.format(i))
        p.join()

    # Display results.
    for sublist in returns:
        print(sublist)

    print('done')

输出：

^{pr2}$