本文旨在解决 Python 多进程 multiprocessing.Pool 在使用 pool.map 或 pool.map_async 等方法时出现程序冻结或 TypeError: ‘MapResult’ object is not iterable 错误的问题。通过分析常见错误原因，提供正确的代码示例和最佳实践，帮助开发者避免多进程编程中的陷阱，确保程序的稳定性和效率。
在使用 Python 的 multiprocessing.Pool 进行并行计算时，开发者可能会遇到程序冻结或 TypeError: ‘MapResult’ object is not iterable 错误。这些问题通常源于对多进程工作原理的理解不足，以及未遵循正确的多进程编程规范。
问题分析：为什么会冻结？
多进程模块的运作方式决定了某些代码会在每个子进程中重复执行。如果你的主程序逻辑（比如创建 Pool 的代码）没有被保护起来，它就会在每个子进程中运行，导致无限循环创建进程，最终耗尽资源并导致程序冻结。
解决方案：使用 if __name__ == ‘__main__’:
解决这个问题的关键在于使用 if __name__ == ‘__main__’: 语句块。这个语句块的作用是确保其中的代码只在主进程中执行，而不是在子进程中执行。
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import multiprocessing as mpdef double(i): return i * 2def main(): pool = mp.Pool() for result in pool.map(double, [1, 2, 3]): print(result) pool.close() # 关闭进程池，防止新的任务提交 pool.join() # 等待所有进程完成任务if __name__ == '__main__': main()
代码解释：
if __name__ == ‘__main__’:：这行代码检查当前模块是否作为主程序运行。如果是，__name__ 的值将是 ‘__main__’，语句块中的代码将被执行。如果模块是被导入的，__name__ 的值将是模块名，语句块中的代码将不会被执行。pool.close()：阻止向 pool 提交任何进一步的任务。一旦所有的任务完成，worker 进程将会退出。pool.join()：等待 pool 中的 worker 进程结束。调用 join() 必须在 close() 或 terminate() 之后。
注意事项：
务必将创建 Pool 实例和调用 map、apply 等方法的代码放在 if __name__ == ‘__main__’: 语句块中。在 pool.map 使用完毕后，务必调用 pool.close() 和 pool.join() 来释放资源，防止程序挂起。
关于 pool.map_async 和 MapResult 对象
pool.map_async 方法是异步的，它会立即返回一个 MapResult 对象，而不是阻塞等待结果。MapResult 对象本身不是一个可迭代对象，你需要使用 result.get() 方法来获取结果。
import multiprocessing as mpdef double(i): return i * 2def main(): pool = mp.Pool() result = pool.map_async(double, [1, 2, 3]) print(result.get()) # 获取所有结果 pool.close() pool.join()if __name__ == '__main__': main()
代码解释：
result = pool.map_async(double, [1, 2, 3])：异步提交任务，返回 MapResult 对象。print(result.get())：阻塞等待所有任务完成，并返回一个包含所有结果的列表。
注意事项：
result.get() 方法会阻塞程序，直到所有任务完成。可以使用 result.ready() 方法检查任务是否完成，使用 result.successful() 方法检查任务是否成功完成。
总结
正确使用 multiprocessing.Pool 的关键在于理解多进程的工作原理，并遵循正确的编程规范。通过使用 if __name__ == ‘__main__’: 语句块，并合理使用 pool.close() 和 pool.join() 方法，可以有效地避免程序冻结问题。对于异步任务，需要使用 result.get() 方法来获取结果。掌握这些技巧，可以让你在 Python 中轻松地进行并行计算，提高程序的性能。
以上就是Python 多进程 Pool 冻结问题排查与解决：一份实用指南的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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