multiprocess python有何调试方法

Multiprocessing Python 是指使用 Python 的 multiprocessing 库来创建和管理多个进程，以便充分利用多核处理器的性能

日志记录（Logging）：使用 Python 的内置 logging 库来记录每个进程的日志。在每个进程中配置一个日志处理器，以便将所有进程的日志写入同一个文件。这样，你可以轻松地查看和分析所有进程的输出。

import logging
import multiprocessing

def worker():
    logging.info("Worker started")
    # Your code here
    logging.info("Worker finished")

if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(filename="multiprocessing.log", level=logging.INFO)
    processes = []
    for _ in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

使用 pdb 进行交互式调试：在你想要调试的函数中插入 pdb.set_trace() 语句。这将会在运行到该语句时暂停程序执行，并打开一个交互式调试会话。你可以使用 n（next）逐步执行代码，使用 c（continue）继续执行直到下一个断点，使用 q（quit）退出调试会话。

import multiprocessing
import pdb

def worker():
    print("Worker started")
    pdb.set_trace()  # Add this line to debug the worker function
    print("Worker finished")

if __name__ == "__main__":
    processes = []
    for _ in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

使用 ipdb 或 pdb++： ipdb 和 pdb++ 是 pdb 的增强版，提供了更多的功能和更好的用户体验。你可以通过 pip 安装它们，并在调试时像使用 pdb 一样使用它们。

import multiprocessing
import ipdb  # or import pdb++

def worker():
    print("Worker started")
    ipdb.set_trace()  # Add this line to debug the worker function
    print("Worker finished")

if __name__ == "__main__":
    processes = []
    for _ in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

使用 faulthandler 模块： faulthandler 模块可以将 Python 崩溃时的堆栈跟踪信息输出到标准错误流。这对于调试多进程程序中的未捕获异常非常有用。

import multiprocessing
import faulthandler

def worker():
    print("Worker started")
    # Your code here
    print("Worker finished")

if __name__ == "__main__":
    faulthandler.enable()
    processes = []
    for _ in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

请注意，由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python 的线程并不能真正地并行执行。但是，多进程可以绕过这个限制，因为每个进程都有自己的解释器和内存空间。因此，在处理 CPU 密集型任务时，使用多进程是一个很好的选择。

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