求大神解答python运行出现这个错误的解决方法

我在使用python的frds库计算LRMES时，运行出现了这个错误，希望大神可以帮忙解答

根据报错信息 concurrent.futures.process.BrokenProcessPool，这个错误通常表示在任务执行过程中，有一个子进程异常终止。常见原因包括：

内存问题：处理的数据量太大，导致内存不足，从而使子进程被操作系统强制终止。
子进程错误：子进程在执行过程中遇到错误，导致崩溃。
数据序列化问题：传递给子进程的数据量太大或包含无法序列化的对象。
为了解决这个问题，我们可以进行以下几步操作：

1. 增加错误处理
在 compute_lrmes_for_date 函数中增加错误处理，并打印错误信息以便调试。

2. 确保数据索引为日期时间类型
确保传递给子进程的数据索引为 DatetimeIndex 类型，以避免数据格式问题。
3. 打印调试信息
添加调试信息，帮助定位问题所在。

修改后代码：
import numpy as np
import pandas as pd
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import traceback
from frds.measures import LRMES

def compute_lrmes_for_date(args):
    try:
        date, data = args
        if date.year < 2007:
            return None
        sub_data = data.loc[:date]
        lrmes = LRMES(sub_data["Rccb"], sub_data["Rhs300"]).estimate(h=22 * 6, C=-0.4)
        print((date, lrmes))
        return (date, lrmes)
    except Exception as e:
        print(f"Error processing date {date}: {e}")
        traceback.print_exc()
        return None

if __name__ == "__main__":
    # 加载数据
    data = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\test2.xlsx')

    # 确保索引为日期时间类型
    if not isinstance(data.index, pd.DatetimeIndex):
        data.index = pd.to_datetime(data.index)

    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        lrmes_values = list(
            executor.map(
                compute_lrmes_for_date,
                [(d, data) for d in data.index.unique()],
            )
        )

    # 过滤掉None值
    lrmes_values = [x for x in lrmes_values if x is not None]
    lrmes_df = pd.DataFrame(lrmes_values, columns=["Date", "LRMES"]).set_index("Date")
   
    # 合并数据
    data = pd.merge_asof(data, lrmes_df, left_index=True, right_index=True, direction="backward")
   
    # 保存更新后的数据
    data.to_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\output.xlsx')

进一步的调试步骤
运行脚本：执行修改后的脚本，查看输出的调试信息和错误日志。
监控资源使用：在执行脚本时，监控系统的内存和CPU使用情况，确保资源没有被耗尽。
分块处理数据：如果数据量很大，可以尝试分块处理，减少每个子进程处理的数据量。例如，将数据按年份或月份分块处理。
通过上述步骤，我们可以逐步定位和解决子进程异常终止的问题

原因是

起码把引发错误的语句简单写出来吧

代码和出错提示见图1和图2

富小能 发表于 2024-5-16 14:06
起码把引发错误的语句简单写出来吧

代码如下：
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from frds.measures import LRMES
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def compute_lrmes_for_date(args):
    date, data = args
    if date.year < 2007:
        return None
    sub_data = data.loc[:date]
    lrmes = LRMES(sub_data["Rccb"], sub_data["Rhs300"]).estimate(h=22 * 6, C=-0.4)
    print((date, lrmes))
    return (date, lrmes)

if __name__ == "__main__":
    data=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\test2.xlsx')
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        lrmes_values = list(
            executor.map(
                compute_lrmes_for_date,
                [(d, data) for d in data.index.unique()],
                )
            )
    lrmes_values = [x for x in lrmes_values if x is not None]
    lrmes_df = pd.DataFrame(lrmes_values, columns=["Date", "LRMES"]).set_index("Date")
    data = pd.merge_asof(data, lrmes_df, left_index=True, right_index=True, direction="backward")
运行错误提示如下：
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#26>", line 4, in <module>
    lrmes_values = list(
  File "C:\Program Files\Python311\Lib\concurrent\futures\process.py", line 620, in _chain_from_iterable_of_lists
    for element in iterable:
  File "C:\Program Files\Python311\Lib\concurrent\futures\_base.py", line 619, in result_iterator
    yield _result_or_cancel(fs.pop())
  File "C:\Program Files\Python311\Lib\concurrent\futures\_base.py", line 317, in _result_or_cancel
    return fut.result(timeout)
  File "C:\Program Files\Python311\Lib\concurrent\futures\_base.py", line 456, in result
    return self.__get_result()
  File "C:\Program Files\Python311\Lib\concurrent\futures\_base.py", line 401, in __get_result
    raise self._exception
concurrent.futures.process.BrokenProcessPool: A process in the process pool was terminated abruptly while the future was running or pending.

测试数据如下

Killua609 发表于 2024-5-15 08:36
原因是

原因我也在找，代码、错误提示和测试数据放在下面回复里了

看起来你在尝试运行一段Python代码时遇到了问题。这段代码看起来是要对一个数据集进行LRMES估计，并且试图使用多进程来加速计算。
从你提供的错误讯息来看，错误是由於"BrokenProcessPool"而导致的，这通常意味着一个进程在未完成的情况下突然被终止。这可能是由多种原因引起的，例如记忆体不足，或者是进程中有未捕获的异常导致该进程崩溃。
解决这个问题可能需要对你的代码进行一些调整，以下是一些可能的解决方案：
检查你的数据：确保你要处理的数据中没有异常值或者能引起错误的值。
增加错误处理：在你的compute_lrmes_for_date函数中加入try/except语句，捕获并处理可能产生的异常。
减少同时运行的进程数：可能你的系统无法同时处理大量的进程，尝试降低ProcessPoolExecutor()中的进程数量。
检查记忆体：如果你的系统记忆体不足，可能会导致进程无法完成运行。你可以尝试关闭一些不需要的应用程序来释放记忆体，或者考虑增加系统的记忆体。
希望以上的建议对你有所帮助，如果你还有其他问题，请随时告诉我。

处理多进程时遇到BrokenProcessPool 异常，通常是因为某个进程在执行过程中意外终止了。这可能由于以下几个原因造成的：
异常处理不足：如果在进程中有未被捕捉的异常抛出，可能导致进程崩溃。检查是否有可能抛出异常的代码部分，使用 try-except 块来捕获并处理。
内存不足：多进程可能会消耗大量内存，如果系统内存不足，可能导致进程意外终止。监控内存使用情况，适当优化代码，或考虑增加硬件内存。
进程池大小：ProcessPoolExecutor 默认的进程数是你的计算机的处理器核心数。如果你的硬件资源有限，尝试减小进程池的大小。
代码兼容性：你使用的库或环境可能和当前的Python版本存在不兼容的情况，检查代码、库和环境是否最新且相互兼容。
密集型计算或I/O阻塞：如果你的函数执行了大量计算或I/O操作，没有足够的资源可用，进程可能会被系统终止。
代码调试：逐步执行你的代码，确定是在执行哪一部分时出现了 BrokenProcessPool 异常，这可以帮助定位问题。
进行以上检查后，如果问题依然存在，可能需要更加详细地了解你的代码和环境配置。此外，确保LRMES函数本身和所使用的数据是正确的和可以处理的。如果此异常是随机发生的，那可能与系统的复杂性有关，这种情况下重试或对系统资源进行监控可能会有所帮助。