스레드가 별도의 모듈에서 관리될 때 Python 다중 처리로 인해 Windows에서 RuntimeError가 발생하는 이유는 무엇입니까?
Python 다중 처리를 사용하는 동안 Windows에서 RuntimeError 수정
Python 다중 처리는 기본 모듈이 제대로 작동하지 않는 경우 Windows 시스템에서 "RuntimeError"가 발생할 수 있습니다. 구성되었습니다. 오류 메시지는 일반적으로 "freeze_support()" 함수를 사용하여 이 문제를 해결하도록 제안합니다. 그러나 스레드가 별도의 모듈에서 관리되어 동일한 오류가 발생하는 특정 시나리오를 살펴보겠습니다.
코드에는 모듈 처리 프로세스를 가져오는 메인 모듈("testMain.py")이 포함되어 있으며 스레드("parallelTestModule.py")를 실행하고 해당 "runInParallel" 메서드를 호출합니다. "parallelTestModule.py"에서 프로세스는 "multiprocessing" 모듈의 "Process" 클래스를 사용하여 프로세스를 초기화하는 "ParallelExtractor" 클래스 내에 정의됩니다.
문제의 핵심은 메인 모듈("testMain.py")의 "if name == '__main__':" 가드. 이 가드는 하위 프로세스가 기본 모듈을 반복적으로 가져오지 않도록 보장합니다. Windows에서 실행되는 경우 하위 프로세스는 시작 시 기본 모듈을 실행하여 재귀 루프를 발생시킵니다.
문제를 해결하려면 이 가드를 기본 모듈("testMain.py")에 삽입해야 합니다.
import parallelTestModule if __name__ == '__main__': extractor = parallelTestModule.ParallelExtractor() extractor.runInParallel(numProcesses=2, numThreads=4)
이번 수정을 통해 메인 모듈은 프로그램이 직접 실행될 때만 진입점 역할을 하여 하위 프로세스의 반복 실행을 방지하고 Windows에서 멀티프로세싱이 올바르게 작동할 수 있도록 합니다.
위 내용은 스레드가 별도의 모듈에서 관리될 때 Python 다중 처리로 인해 Windows에서 RuntimeError가 발생하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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