Pourquoi le multitraitement Python provoque-t-il une RuntimeError sous Windows lorsque les threads sont gérés dans un module séparé ?

Linda Hamilton
Libérer: 2024-11-15 08:33:02
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Why Does Python Multiprocessing Cause a RuntimeError on Windows When Threads Are Managed in a Separate Module?

Correction de RuntimeError sur Windows lors de l'utilisation du multitraitement Python

Le multitraitement Python peut rencontrer une "RuntimeError" sur les systèmes Windows si le module principal n'est pas correctement configuré. Le message d'erreur suggère généralement d'utiliser la fonction "freeze_support()" pour résoudre ce problème. Cependant, examinons un scénario spécifique dans lequel les threads sont gérés dans un module séparé, conduisant à la même erreur.

Le code implique un module principal ("testMain.py") qui importe les processus de gestion du module et threads ("parallelTestModule.py") et appelle sa méthode "runInParallel". Dans "parallelTestModule.py", les processus sont définis dans la classe "ParallelExtractor", qui initialise les processus à l'aide de la classe "Process" du module "multiprocessing".

Le nœud du problème réside dans le manque de un garde "if name == '__main__':" dans le module principal ("testMain.py"). Cette protection garantit que les sous-processus n'importent pas le module principal de manière récursive. Lorsqu'ils sont exécutés sous Windows, les sous-processus exécutent le module principal au début, provoquant une boucle récursive.

Pour résoudre le problème, vous devez insérer cette garde dans le module principal ("testMain.py") :

import parallelTestModule

if __name__ == '__main__':
    extractor = parallelTestModule.ParallelExtractor()
    extractor.runInParallel(numProcesses=2, numThreads=4)
Copier après la connexion

Avec cette modification, le module principal agira comme un point d'entrée uniquement lorsque le programme est exécuté directement, empêchant l'exécution récursive de sous-processus et permettant au multitraitement de fonctionner correctement sur Fenêtres.

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