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我正在尝试使用该mutltiprocessing包在一个函数中使用多个 CPU。当我在函数之外运行一个玩具示例时，它会在四分之一秒内运行，没有任何问题（见下文）。

from multiprocessing import Pool
import time

start = time.clock()

def f(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=7) as pool:     
        result = pool.map(f, range(1000))



print(time.clock() - start)

但是，当我将相同的代码改编成一个函数时（见下文），它会打印True以指示__name__ == '__main__'，但它会永远运行并且永远不会返回结果。我在 Windows 7 上运行 Python 3.3。

from multiprocessing import Pool
import time

start = time.clock()

def f(x):
    return x*x

def testfunc(r):
    if __name__ == '__main__':
        print(True)
        with Pool(processes=7) as pool:     
            result = pool.map(f, range(r))

    return result

result = testfunc(1000)
print(time.clock() - start)
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你if __name__ == '__main__'在错误的地方使用。

from multiprocessing import Pool
import time

start = time.clock()

def f(x):
    return x*x

def testfunc(r):
    print(True)
    with Pool(processes=7) as pool:     
        result = pool.map(f, range(r))
    return result

if __name__ == '__main__':
    result = testfunc(1000)
    print(time.clock() - start)

根据multiprocessing - Programming guidelines：

安全导入主模块

确保新的 Python 解释器可以安全地导入主模块，而不会导致意外的副作用（例如启动新进程）。

...应该通过使用 if __name__ == '__main__': 来保护程序的“入口点”：如下：

于 2013-09-25T17:36:57.567 回答