Python多进程报错：无效参数''
在使用Python的多进程模块multiprocessing时，可能会遇到OSError: [Errno 22] Invalid argument: ''这样的错误。
错误原因分析：
该错误通常发生在将multiprocessing.Queue对象直接作为目标函数的参数传递时。 这是因为Queue对象在进程间通信时需要特殊的处理，不能直接在进程创建时作为参数传递。
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错误示例：
以下代码片段会引发此错误：
import multiprocessing as mp
def worker_function(queue_obj):
pass
if __name__ == '__main__':
q = mp.Queue()
p = mp.Process(target=worker_function, args=(q,))
p.start()
p.join()
解决方案：
正确的做法是避免直接传递Queue对象作为参数。 可以使用Queue.put()和Queue.get()方法在主进程和子进程之间进行数据交换。
改进后的代码：
import multiprocessing as mp
def worker_function(queue_obj):
while True:
try:
item = queue_obj.get(True, 1) # 获取任务，超时1秒
# 处理item
print(f"Worker processing: {item}")
queue_obj.task_done() # 通知任务完成
except queue.Empty:
break
if __name__ == '__main__':
q = mp.Queue()
# 添加任务到队列
for i in range(5):
q.put(i)
processes = [mp.Process(target=worker_function, args=(q,)) for _ in range(2)]
for p in processes:
p.start()
q.join() # 等待所有任务完成
for p in processes:
p.join()
print("All tasks completed.")
此改进后的代码展示了如何正确使用Queue进行进程间通信，避免了Invalid argument错误。 记住在子进程中使用queue.get()来接收数据，并在主进程中使用queue.put()来发送数据。 queue.join()确保所有任务完成再结束。 添加超时机制避免死锁。
通过这种方式，可以安全有效地利用多进程处理任务，并避免Invalid argument错误。
