multiprocessing در پایتون 3.8 و نسخه‌های قبلی مربوط می‌شود. این مشکل به این دلیل به وجود می‌آید که در این نسخه‌ها، multiprocessing از مدل اسپاونینگ fork به جای spawn استفاده می‌کند که می‌تواند در برخی موارد، خصوصاً در سیستم عامل ویندوز، مشکلاتی را ایجاد کند.راه حل‌های مختلفی برای رفع این مشکل وجود دارد که می‌توانید امتحان کنید:
1. استفاده از spawn:
در پایتون 3.8، می‌توانید به طور صریح از مدل اسپاونینگ spawn با استفاده از کد زیر استفاده کنید:
Python
import multiprocessing if __name__ == "__main__": multiprocessing.set_start_method('spawn') # کد برنامه شما در اینجا
2. استفاده از AutoSpawningPool:
کتابخانه multiprocessing در پایتون 3.9 به بعد، کلاسی به نام AutoSpawningPool را معرفی کرده است که به طور خودکار از مدل اسپاونینگ مناسب برای سیستم عامل شما استفاده می‌کند. برای استفاده از این کلاس، کد زیر را جایگزین کد مربوط به ایجاد Pool در برنامه خود کنید:
Python
from multiprocessing import AutoSpawningPool
if __name__ == "__main__": with AutoSpawningPool() as pool: # کد برنامه شما در اینجا
3. استفاده از dill:
اگر از اشیاء پیچیده در multiprocessing استفاده می‌کنید، ممکن است لازم باشد از کتابخانه dill برای سریال‌سازی آن‌ها استفاده کنید. dill قدرتمندتر از کتابخانه استاندارد pickle در پایتون است و می‌تواند اشیاء بیشتری را سریال‌سازی کند.
4. استفاده از loky:
loky یک کتابخانه جایگزین برای multiprocessing است که می‌تواند مشکلات مربوط به اسپاونینگ را حل کند. برای استفاده از loky، ابتدا باید آن را با استفاده از دستور زیر نصب کنید:
Bash
pip install loky
سپس، کد زیر را جایگزین کد مربوط به ایجاد Pool در برنامه خود کنید:
Python
from loky import Pool
if __name__ == "__main__": with Pool(n_processes=4) as pool: # کد برنامه شما در اینجا
نکات:
علاوه بر راه‌حل‌های ذکر شده، منابع زیر نیز می‌توانند برای شما مفید باشند:
نکات مهم در مورد ASSIGNED PA:
منابع:
The error you’ve linked to specifically pertains to the multiprocessing library in Python 3.8 and earlier versions. This issue arises due to a change in the default spawning method from fork to spawn in these versions, which can cause compatibility problems, particularly on Windows systems.
To address this issue, you can explore several solutions:
1. Explicitly Use spawn:
In Python 3.8, you can explicitly force the spawn spawning method using the following code:
Python
import multiprocessing if __name__ == "__main__": multiprocessing.set_start_method('spawn') # Your program code here
2. Utilize AutoSpawningPool:
Introduced in Python 3.9, the multiprocessing library provides an AutoSpawningPool class that automatically selects the appropriate spawning method for your system. To use it, replace your Pool creation code with:
Python
from multiprocessing import AutoSpawningPool
if __name__ == "__main__": with AutoSpawningPool() as pool: # Your program code here
3. Employ dill for Serialization:
If you’re dealing with complex objects in multiprocessing, consider using the dill library for serialization. dill is more powerful than Python's standard pickle library and can serialize a wider range of objects.
4. Leverage loky:
loky is an alternative library to multiprocessing that can resolve spawning-related issues. To use loky, first install it using:
Bash
pip install loky
Then, replace your Pool creation code with:
Python
from loky import Pool
if __name__ == "__main__": with Pool(n_processes=4) as pool: # Your program code here
Additional Tips:
Resources:
I hope these solutions help you overcome the challenges you’re facing. Feel free to ask if you have any further questions or require more specific assistance.
