Python 多处理导致许多僵尸进程

我一直在使用一组工作人员来实现 python 的多处理库。我实现了以下代码

import main1
t1 = time.time()
p = Pool(cores) 
result = p.map(main1, client_list[client])
if result == []:
    return []
p.close()
p.join()
print "Time taken in performing request:: ", time.time()-t1
return shorted(result)

但是，运行该进程一段时间后，我的应用程序有很多正在运行的后台进程。这是为我的应用程序执行 ps aux 后的快照

现在，我在 stackoverflow 上读到了很多类似的问题，比如如何杀死多处理模块创建的僵尸进程？这需要使用我已经实现的 .join() ，并且我学会了如何从这里终止所有这些进程Python 多处理杀死进程。但我想知道我的代码可能会出现什么问题。 我无法共享 main1 函数中的所有代码，但我已将整个代码块放入 try catch 块中，以避免主代码中的错误可能导致僵尸进程。

def main1((param1, param2, param3)):
    try:
       resout.append(some_data) //resout in case of no error
    except:
        print traceback.format_exc()
        resout = []  //sending empty resout in case of error
    return resout

我对并行编程的概念仍然很陌生，并且调试问题变得很棘手。任何帮助将不胜感激。

通常最常见的问题是池已创建但未关闭。

我知道保证池关闭的最好方法是使用 try/finally 子句：

try:
    pool = Pool(ncores)
    pool.map(yourfunction, arguments)
finally:
    pool.close()
    pool.join()

如果你不想挣扎multiprocessing，我写了一个简单的包，名为parmap它封装了多重处理，让我的生活（也可能是你的）更轻松。

pip install parmap

import parmap
parmap.map(yourfunction, arguments)

从 parmap 使用部分：

• 简单的并行示例：

  import parmap
  y1 = [myfunction(x, argument1, argument2) for x in mylist]
  y2 = parmap.map(myfunction, mylist, argument1, argument2)
  y1 == y2
  

• 迭代元组列表：

  # You want to do:
  z = [myfunction(x, y, argument1, argument2) for (x,y) in mylist]
  z = parmap.starmap(myfunction, mylist, argument1, argument2)
  
  
  # You want to do:
  listx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
  listy = [2, 3, 4, 5, 6, 7]
  param = 3.14
  param2 = 42
  listz = []
  for (x, y) in zip(listx, listy):
      listz.append(myfunction(x, y, param1, param2))
  # In parallel:
  listz = parmap.starmap(myfunction, zip(listx, listy), param1, param2)