为什么要在multiprocessing.pool之前定义pool.map的函数？

Question

使用multiprocessing.pool和pool.map时，似乎必须在创建池之前定义map函数。为什么这有必要？

以下是工作版本：

import multiprocessing

def my_power(x):
  return x * x

_pool = multiprocessing.Pool()
my_list = _pool.map(my_power, list(range(10)))
print(my_list)

获取错误的版本，AttributeError：无法获取属性＆＃39; my_power＆＃39; ...

_pool = multiprocessing.Pool()

def my_power(x):
  return x * x

my_list = _pool.map(my_power, list(range(10)))
print(my_list)

Answer 1

对于多处理，代码需要序列化。我想运行时更容易在创建池之前序列化所有内容。否则，它必须分析并决定要序列化的内容。