在查询PostgreSQL数据库的黑盒函数上使用multiprocessing.Pool时出现"InterfaceError:连接已关闭“

在查询PostgreSQL数据库的黑盒函数上使用multiprocessing.Pool时出现"InterfaceError:连接已关闭"的错误是由于多进程共享数据库连接导致的。

在Python中，multiprocessing.Pool可以用于创建一个进程池，以便并行执行任务。然而，由于每个进程都会复制父进程的资源，包括数据库连接，因此在多进程中共享数据库连接会导致连接关闭的错误。

解决这个问题的方法是为每个子进程创建独立的数据库连接。可以在每个子进程中创建一个新的数据库连接，并在任务执行完毕后关闭连接。这样可以避免多个进程共享同一个连接导致的错误。

以下是一个示例代码，展示了如何在多进程中使用独立的数据库连接：

import multiprocessing
import psycopg2

def query_database(query):
    conn = psycopg2.connect(database="your_database", user="your_user", password="your_password", host="your_host", port="your_port")
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
    return result

def process_task(task):
    query = task['query']
    result = query_database(query)
    # 处理查询结果
    # ...

if __name__ == '__main__':
    tasks = [{'query': 'SELECT * FROM table1'}, {'query': 'SELECT * FROM table2'}, ...]

    pool = multiprocessing.Pool()
    pool.map(process_task, tasks)
    pool.close()
    pool.join()

在上述代码中，每个子进程在执行任务时都会创建一个新的数据库连接，并在任务完成后关闭连接。这样可以避免多进程共享同一个连接导致的错误。

对于PostgreSQL数据库的查询，可以使用psycopg2库进行连接和查询操作。在创建数据库连接时，需要提供相应的数据库信息，如数据库名称、用户名、密码、主机和端口。

需要注意的是，上述代码只是一个示例，具体的数据库连接参数和查询语句需要根据实际情况进行修改。

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