并发编程，进程终止错误

Question

import pandas as pd
import numpy as np
import os
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed

csv_folder_path = r'D:\文档\work_document\xianyu_orders\240701\archive (11)\london_clean'
excel_file_path = r'D:\文档\work_document\xianyu_orders\240701\archive (11)\新建 Microsoft Excel 工作表(1).xlsx'


def process_file(file_path):
    try:
        new_StdorToU = os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0].split('_')[2]
        df_csv = pd.read_csv(file_path)
        transform = df_csv.iloc[0:48, 4].values
        transform = transform.reshape(1, 48) if transform.size == 48 else None
        df = pd.DataFrame(transform) if transform is not None else pd.DataFrame()
        return [new_StdorToU] + list(df.iloc[0])
    except Exception as e:
        print(f"Error processing {file_path}: {e}")
        return None  # 返回None或者合适的错误标识，避免将异常信息加入到results中

# 初始化results列表
results = []

# 使用ProcessPoolExecutor来并行处理文件
with ProcessPoolExecutor() as executor:
    file_paths = [os.path.join(csv_folder_path, f) for f in os.listdir(csv_folder_path) if f.endswith('.csv')]
    # 使用字典推导式创建future到文件路径的映射
    future_to_file = {executor.submit(process_file, file_path): file_path for file_path in file_paths}
    for future in as_completed(future_to_file):
        file_path = future_to_file[future]
        try:
            data = future.result()
            if data is not None:  # 确保data不是None
                results.append(data)
        except Exception as e:
            print(f"Error processing {file_path}: {e}")

# 将结果转换为DataFrame并写入Excel
df = pd.DataFrame(results)
if not df.empty:
    df.to_excel(excel_file_path, index=False)
    print('所有CSV文件的数据提取和写入操作完成。')
else:
    print('没有数据写入Excel。')

求道友指教，以上代码为什么报这个错误啊？求解决方法
Error processing D:\文档\work_document\xianyu_orders\240701\archive (11)\london_clean\cleaned_household_MAC005567.csv: A process in the process pool was terminated abruptly while the future was running or pending.

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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你好！看起来你在使用 Python 的 ProcessPoolExecutor 来并行处理 CSV 文件时遇到了问题。错误信息 "A process in the process pool was terminated abruptly while the future was running or pending." 表示在执行过程中，某个子进程意外地被终止了。这可能是由多种原因造成的，例如资源不足、操作系统限制、代码中的异常等。

以下是一些可能的解决方案和排查步骤：

1. 资源限制：检查系统资源，确保有足够的内存和CPU资源来运行多个进程。

2. 操作系统限制：操作系统可能对进程数量有限制。可以在命令行使用 ulimit -u 查看和设置进程数限制。

3. 代码中的异常：检查 process_file 函数中的代码，确保没有未捕获的异常。你已经在函数中添加了异常处理，但是需要确保所有可能的异常情况都被考虑到了。

4. 文件路径问题：确保所有的文件路径都是正确的，并且程序有权限访问这些文件。

5. Pandas 版本问题：确保你使用的 Pandas 库是最新版本的，因为旧版本可能存在一些已知的bug。

6. 调试：尝试减少并行进程的数量，比如使用 ProcessPoolExecutor(max_workers=1)，看看是否还会出现相同的错误。这可以帮助确定问题是否与并发有关。

7. 日志记录：增加更详细的日志记录，以便更好地跟踪问题发生的位置和原因。

8. 进程间通信：如果问题与进程间通信有关，检查是否有进程因为等待数据而超时或被意外终止。

9. Python 环境：确保你的 Python 环境是稳定和一致的，有时候虚拟环境的问题也会导致不可预见的错误。

10. 硬件问题：虽然不常见，但硬件问题（如内存条故障）有时也会导致类似的问题。

如果以上步骤都不能解决问题，你可以尝试使用其他方法来并行处理数据，比如使用线程（ThreadPoolExecutor）或者异步编程。

至于参考链接，这里有一些可能对你有帮助的资源：

• Python官方文档关于concurrent.futures
• Python多进程编程
• 使用ProcessPoolExecutor进行并行计算

希望这些信息能帮助你解决问题！如果还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。