Python多进程报错'list'不可调用，求批量文件迭代正确方法

错误根源 #

1. target参数传错：multiprocessing.Process(target=go) 中，target要求传入可调用的函数对象，但你先执行了go = work(page)，得到的是work函数的返回值（从报错看是列表）。进程启动后会尝试调用这个列表，直接触发TypeError: 'list' object is not callable。
2. 遍历对象错误：pages='PDFPAGES'是字符串，循环for page in pages会逐个遍历字符串的字符，这显然不是你需要的批量处理逻辑，应该替换为实际的页数列表或文件路径列表。
3. 进程等待逻辑错误：最后for items in save: start.join()里，start是循环中的临时变量，只会等待最后一个进程结束，正确应该用items.join()。

修正后的多进程代码示例 #

import multiprocessing

def work(page):  
    # 原有业务逻辑
    grabthis = Some_class1(page)
    f = Someclass_2(grabthis, page)
    output = f.extract()
    print(output)
    return output

# 替换为实际的页数/文件路径列表
pages = [1, 2, 3, 4]            

save = []
for page in pages:
    # 直接传入函数对象work，用args传递参数（必须是元组，单个参数要加逗号）
    process = multiprocessing.Process(target=work, args=(page,))
    process.start()
    save.append(process)
    
# 等待所有进程执行完毕
for process in save:
    process.join()

批量文件/任务的多进程/多线程正确写法 #

多进程（适合CPU密集型任务） #

除了手动创建Process，还可以用Pool简化批量处理：

from multiprocessing import Pool

if __name__ == '__main__':
    # 待处理的任务列表
    pages = [1, 2, 3, 4]
    # 创建进程池，processes指定进程数（通常设为CPU核心数）
    with Pool(processes=4) as pool:
        # 批量映射执行work函数，results会按顺序收集每个任务的返回值
        results = pool.map(work, pages)
    print(results)

注：Windows系统下，多进程代码必须放在if __name__ == '__main__':块内，避免重复启动进程；Mac/Linux虽不强制，但加了更规范。

多线程（适合IO密集型任务，如文件读写、网络请求） #

用法和Process类似，只是换成threading.Thread：

import threading

def work(page):  
    # 原有业务逻辑
    grabthis = Some_class1(page)
    f = Someclass_2(grabthis, page)
    output = f.extract()
    print(output)

pages = [1, 2, 3, 4]            
threads = []
for page in pages:
    thread = threading.Thread(target=work, args=(page,))
    thread.start()
    threads.append(thread)
    
for thread in threads:
    thread.join()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者OTONIEL YONE