Python多进程传参调用同一函数串行，如何实现同时并行运行

你的代码串行是两处写法错误共同导致的：

1. multiprocessing.Process的target参数接收的是函数对象引用，不能直接在参数位置加括号调用函数。你写的target=abc('www.google.com',7265,'abc.csv')，执行逻辑是：先在主进程同步执行abc函数，等函数完全跑完拿到返回值（无return时返回None），才会把返回值传给target再启动进程。等于三个abc全是在主进程按顺序执行，根本没交给子进程调度，自然不会并行。
2. 你写的multiprocessing.process是模块名，正确的进程类是大写开头的multiprocessing.Process，原写法本身也会触发属性报错。

你需要跑7次任务的话，推荐把所有任务参数统一存在列表里批量创建进程，不用手写重复代码，两种常用实现方式如下：

方案1：手动管理进程（灵活度高） #

通过args参数给目标函数传位置参数，子进程启动后才会真正调用abc函数，所有进程启动后就是并行执行状态：

import multiprocessing
import time

# 你的业务函数
def abc(Link, rangeTo, filename):
    # 替换成你的实际逻辑
    print(f"启动任务：输出文件{filename}，抓取链接{Link}，范围值{rangeTo}")
    time.sleep(3) # 模拟耗时操作
    print(f"任务完成：{filename}")

if __name__ == "__main__":
    # 把7次运行的参数按顺序填到列表里即可
    task_list = [
        ("www.google.com", 7265, "abc.csv"),
        ("www.google2.com", 765, "abc1.csv"),
        ("www.google3.com", 726, "abc2.csv"),
        # 剩余4组参数按相同格式补充
    ]
    process_pool = []
    # 批量创建并启动所有进程
    for param in task_list:
        p = multiprocessing.Process(target=abc, args=param)
        process_pool.append(p)
        p.start()
    # 等待所有进程执行完毕，避免主进程提前退出
    for p in process_pool:
        p.join()

方案2：用进程池调度（写法更简洁） #

如果任务量较大，可以用内置进程池自动管理进程生命周期，不需要手动维护进程列表：

import multiprocessing
import time

def abc(Link, rangeTo, filename):
    print(f"启动任务：输出文件{filename}，抓取链接{Link}，范围值{rangeTo}")
    time.sleep(3)
    print(f"任务完成：{filename}")

if __name__ == "__main__":
    task_list = [
        ("www.google.com", 7265, "abc.csv"),
        ("www.google2.com", 765, "abc1.csv"),
        ("www.google3.com", 726, "abc2.csv"),
        # 剩余4组参数按相同格式补充
    ]
    # processes参数设为任务总数，即可实现所有任务同时启动并行执行
    with multiprocessing.Pool(processes=len(task_list)) as pool:
        pool.starmap(abc, task_list)

• Windows/macOS系统下写多进程代码，必须把进程启动逻辑放在if __name__ == "__main__":代码块中，否则会出现递归启动子进程的报错。
• 如果需要所有任务完全并行，进程/进程池的并发数不要小于总任务数，否则多余任务会排队等待执行。
• 禁止在给target传参时直接加括号调用目标函数，函数名后不要加括号，参数统一通过args（位置参数，元组格式）或kwargs（关键字参数，字典格式）传入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sufyan jamil