每个进程只能对一个生成器方法进行一次多进程处理

在Python中，可以使用多进程库multiprocessing来实现多进程处理。下面是一个示例代码，展示了如何在每个进程中执行一个生成器方法：

import multiprocessing

def generator_func():
    for i in range(5):
        yield i

def process_func(generator):
    for item in generator:
        print(item)

if __name__ == '__main__':
    generator = generator_func()
    processes = []

    # 创建多个进程
    for _ in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=process_func, args=(generator,))
        processes.append(p)
        p.start()

    # 等待所有进程完成
    for p in processes:
        p.join()

在上面的示例中，generator_func是一个生成器方法，它会生成一系列的值。process_func是一个处理函数，它会接收一个生成器作为参数，并对生成器中的每个项进行处理。

在主程序中，首先创建了一个生成器generator，然后创建了多个进程，并将生成器作为参数传递给每个进程的process_func函数。最后，使用join方法等待所有进程完成。

注意，由于每个进程都会对生成器进行迭代，因此每个进程只能对生成器方法进行一次多进程处理。如果要再次对生成器进行多进程处理，需要重新创建生成器对象。