1、注意：pool必須在 if __name__ == '__main__' 下面運行，不然會報錯
2、多進程內出現錯誤會直接跳過該進程，並且默認不會打印錯誤信息
3、if__name__下面的數據需要通過參數傳入主函數裡面，不然主函數獲取不到該數據值而報錯。
4、若不通過傳參形式傳入數據，可以定義全局變量。但是全局變量的值不能在多進程裡面進行修改。
代碼如下
from multiprocessing import Pool # 進程池，用於多進程 import os # 用於獲取當前執行的文件名 import time import traceback # 用於捕獲異常 import sys # 用於捕獲異常 def main_func(i): # 多進程運行的函數 try: # 多進程中發生異常是不會打印錯誤信息，並且當前進程會直接跳過，所以異常需要自行捕獲 rand_time = random.randint(1, 3) # 隨機產生1~3的整數 time.sleep(rand_time ) print(i) except: current_filename = str(os.path.basename(sys.argv[0]))[:-3] # 獲取當前文件名稱 cur_err_filname = current_filename + '_error.txt' error_info = sys.exc_info() # 打印異常 with open(f'{cur_err_filname }', 'a') as f: error_str = f'{i}:ERROR OCCURRED，{time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}：
{error_info[0]}: {error_info[1]}' # 記錄當前進程特徵值，錯誤發生時間 ，錯誤類型，錯誤概述 print(error_str, file=f) # 通過打印方式寫入文件 traceback.print_tb(error_info[2], file=f) # 錯誤細節描述（包括bug的代碼位置） f.write(f"{'=' * 50}
") # 分行 if __name__ == '__main__': # 必須在此語句下面運行，不然會報錯 pool = Pool(5) # 定義進程數量 for i in range(20): pool.apply_async(main_func, (i, )) # 調用函數執行多進程 pool.close() # 關閉進程池 pool.join() # 阻塞進程，此兩部不能少，保證多進程正常運行
[qp18502452 ] Python基於進程池實現多進程過程解析已經有280次圍觀
