我正在尝试并行化脚本，但由于未知原因，内核只是冻结而没有引发任何错误。
最小工作示例：
from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
p = Pool(6)
print(p.map(f, range(10)))
有趣的是，如果我在另一个文件中定义函数然后将其导入，则一切正常。如何在不需要另一个文件的情况下使它工作？
我使用spyder（anaconda），如果从Windows命令行运行代码，则结果相同。
答案 0 :(得分：3)
之所以会发生这种情况，是因为在子进程导入f时，您没有保护代码的程序部分免于重新执行。
他们需要导入f，因为Windows不支持将派生作为新进程的启动方法（仅生成）。必须从头开始一个新的Python进程，f导入，并且此导入还将触发在所有子进程...及其子进程和子进程中创建另一个Pool。
为防止这种递归，您必须在上部（应该在导入时运行）和下部（仅当您的脚本作为主脚本执行时才运行）之间插入if __name__ == '__main__':行。父母的情况）。
from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__': # protect your program's entry point
p = Pool(6)
print(p.map(f, range(10)))
与“ forkserver”启动方法（而非默认的“ fork”）一起使用时，在Windows和Unix-y系统上的多处理中必须这样分隔代码。
通常的一个好习惯是，将“ any ”脚本分隔为较高的“ definition”和较低的“ execution as main”，以使代码可导入而无需不必要的部分执行，而仅当作为顶层脚本运行时才有意义。最后但并非最不重要的一点是，当您不混合定义和执行时，它有助于理解程序的控制流。