atexit中出现Python concurrent.futures错误。_run_exitfuncs:OSError:handle仅在Visual studio调试模式下运行时关闭

我试图实现concurrent.futures时遇到了一个问题，我生成了一个代码，在中执行时：

• Python终端

• 所以当我在Visual Studio代码调试模式下运行它时

• 生成以下错误：

  Error in atexit._run_exitfuncs:
  Traceback (most recent call last):
    File "C:\Users\debor\anaconda3\envs\multimidia_image\lib\concurrent\futures\process.py", line 102, in _python_exit
      thread_wakeup.wakeup()
    File "C:\Users\debor\anaconda3\envs\multimidia_image\lib\concurrent\futures\process.py", line 90, in wakeup
      self._writer.send_bytes(b"")
    File "C:\Users\debor\anaconda3\envs\multimidia_image\lib\multiprocessing\connection.py", line 183, in send_bytes
      self._check_closed()
    File "C:\Users\debor\anaconda3\envs\multimidia_image\lib\multiprocessing\connection.py", line 136, in _check_closed
      raise OSError("handle is closed")
  OSError: handle is closed
  

此代码在调试模式下再现错误：

import numpy as np
import pandas as pd
import concurrent.futures
import multiprocessing
from itertools import product



def main_execucao(n_exec,input_n_geracoes_max,tipo_apt,input_pop_0,tipo_pop_gerar,tipo_selecao_crossover,tour,tipo_crossover,input_p_cross,tipo_mutacao,tipo_reinsercao,words):

    # Dicionário vazio para armazenar resultados por geração n+1
    resultados = {}
    resultados[("teste")] = [1,0]
    return resultados


def main(): 

    # Parametros problemáticos Process
    tmi = ["tm1"]
    si = ["s1"]
    ci = ["c1"]
    ri = ["r2"]

    # Lista de variantes
    variantes = list(product(*[tmi, si, ci, ri]))

    # Numero de execuções
    input_n_execucoes = 3
    

    # Inputs para main

    # Inputs gerais

    # Lista iterável para chamar função
    lista_n_exec=range(0,input_n_execucoes)

    # Numero de gerações
    input_n_geracoes_max =  [50] * len(lista_n_exec)

    # Palavras
    w_1=np.flip(np.array(list("send")),0)
    w_2=np.flip(np.array(list("more")),0)
    w_3=np.flip(np.array(list("money")),0)
    words=[w_1,w_2,w_3]
    words_lista=[words]* len(lista_n_exec)

    for param in variantes:

        # Inputs parameters
    
        # Tipo aptidao (apt_1= aptidão simples, apt_2 aptidão invertida, apt_3 invertida normalizada pior valor)
        tipo_apt = "apt_1"
        tipo_apt_lista = [tipo_apt] * len(lista_n_exec)

        # População inicial

        input_pop_0 = [100] * len(lista_n_exec)

        tipo_pop_gerar = ["sem_repeticao_populacao_inicial"] * len(lista_n_exec)


        nome_selecao_cross  =param[1]
        tipo_selecao_crossover = [nome_selecao_cross] * len(lista_n_exec)
        tour = [3] * len(lista_n_exec)# Apenas se seleção for torneio 

        # Tipo de crossover

        nome_cross = param[2]
        tipo_crossover = [nome_cross] * len(lista_n_exec)
        # % de Crossover
        input_p_cross = [0.8] * len(lista_n_exec)

        # % de mutação

        nome_mutacao = param[0]
        if nome_mutacao=="tm1":
            perc_mutacao=0.02
        elif nome_mutacao=="tm2":
            perc_mutacao=0.10
        elif nome_mutacao=="tm3":
            perc_mutacao=0.2

        tipo_mutacao = [perc_mutacao] * len(lista_n_exec)

        # Tipo de reinserção

        nome_reinsercao = param[3]
        tipo_reinsercao = [nome_reinsercao] * len(lista_n_exec)

        # Finaliza inputs

        # Index contar número de execuções e gerações
        ix_exec_real=0
        ger_exec_real=0

        # Número total de convergencias após todas execuções 
        total_conv_tds_exec=0

        # Dicionário para armazenar resultados de todas as n execuções
        results={}

        with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:

            for result in (executor.map(main_execucao,lista_n_exec,input_n_geracoes_max,tipo_apt_lista,input_pop_0,tipo_pop_gerar,tipo_selecao_crossover,tour,tipo_crossover,input_p_cross,tipo_mutacao,tipo_reinsercao,words_lista)):
                results.update(result)
            
            print("finish")

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()
    main()

有人知道我可以尝试什么吗？ 我发现了一个类似的问题：

---

非常感谢

欢迎来到Stack Overflow！请提供一个可重复的代码示例，这是python/unix中的一个bug。只需更新到python 3.9即可解决此问题。@Savrige无法升级到3.9的用户该怎么办？欢迎使用堆栈溢出！请提供一个可重复的代码示例，这是python/unix中的一个bug。只需更新到python 3.9即可解决此问题。@Savrige无法升级到3.9的用户该怎么办？

import numpy as np
import pandas as pd
import concurrent.futures
import multiprocessing
from itertools import product



def main_execucao(n_exec,input_n_geracoes_max,tipo_apt,input_pop_0,tipo_pop_gerar,tipo_selecao_crossover,tour,tipo_crossover,input_p_cross,tipo_mutacao,tipo_reinsercao,words):

    # Dicionário vazio para armazenar resultados por geração n+1
    resultados = {}
    resultados[("teste")] = [1,0]
    return resultados


def main(): 

    # Parametros problemáticos Process
    tmi = ["tm1"]
    si = ["s1"]
    ci = ["c1"]
    ri = ["r2"]

    # Lista de variantes
    variantes = list(product(*[tmi, si, ci, ri]))

    # Numero de execuções
    input_n_execucoes = 3
    

    # Inputs para main

    # Inputs gerais

    # Lista iterável para chamar função
    lista_n_exec=range(0,input_n_execucoes)

    # Numero de gerações
    input_n_geracoes_max =  [50] * len(lista_n_exec)

    # Palavras
    w_1=np.flip(np.array(list("send")),0)
    w_2=np.flip(np.array(list("more")),0)
    w_3=np.flip(np.array(list("money")),0)
    words=[w_1,w_2,w_3]
    words_lista=[words]* len(lista_n_exec)

    for param in variantes:

        # Inputs parameters
    
        # Tipo aptidao (apt_1= aptidão simples, apt_2 aptidão invertida, apt_3 invertida normalizada pior valor)
        tipo_apt = "apt_1"
        tipo_apt_lista = [tipo_apt] * len(lista_n_exec)

        # População inicial

        input_pop_0 = [100] * len(lista_n_exec)

        tipo_pop_gerar = ["sem_repeticao_populacao_inicial"] * len(lista_n_exec)


        nome_selecao_cross  =param[1]
        tipo_selecao_crossover = [nome_selecao_cross] * len(lista_n_exec)
        tour = [3] * len(lista_n_exec)# Apenas se seleção for torneio 

        # Tipo de crossover

        nome_cross = param[2]
        tipo_crossover = [nome_cross] * len(lista_n_exec)
        # % de Crossover
        input_p_cross = [0.8] * len(lista_n_exec)

        # % de mutação

        nome_mutacao = param[0]
        if nome_mutacao=="tm1":
            perc_mutacao=0.02
        elif nome_mutacao=="tm2":
            perc_mutacao=0.10
        elif nome_mutacao=="tm3":
            perc_mutacao=0.2

        tipo_mutacao = [perc_mutacao] * len(lista_n_exec)

        # Tipo de reinserção

        nome_reinsercao = param[3]
        tipo_reinsercao = [nome_reinsercao] * len(lista_n_exec)

        # Finaliza inputs

        # Index contar número de execuções e gerações
        ix_exec_real=0
        ger_exec_real=0

        # Número total de convergencias após todas execuções 
        total_conv_tds_exec=0

        # Dicionário para armazenar resultados de todas as n execuções
        results={}

        with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:

            for result in (executor.map(main_execucao,lista_n_exec,input_n_geracoes_max,tipo_apt_lista,input_pop_0,tipo_pop_gerar,tipo_selecao_crossover,tour,tipo_crossover,input_p_cross,tipo_mutacao,tipo_reinsercao,words_lista)):
                results.update(result)
            
            print("finish")

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()
    main()