Python多进程编程：避免模块导入时报错的技巧
许多Python开发者在使用multiprocessing.Pool进行多进程并行处理时，会遇到一个常见问题：代码在if __name__ == "__main__":块内运行正常，但作为模块导入后却报错。 这并非因为多进程代码必须位于主函数中，而是与操作系统的差异和multiprocessing库的进程启动方式有关。
本文的核心在于解释这种报错的原因，并提供避免此问题的有效方法。
multiprocessing库主要使用两种进程启动方式：fork和spawn。fork方式用于类Unix系统（如Linux和macOS），通过复制当前进程创建子进程，子进程继承父进程的内存空间和资源。spawn方式则用于Windows系统以及某些fork不可用或不可靠的情况下，它创建一个全新的进程，并在子进程中重新加载代码。
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multiprocessing库的源码中，spawn方式会调用_check_not_importing_main()函数进行检查。如果检测到当前进程并非主进程（不在if __name__ == "__main__":块内），则会抛出RuntimeError异常。这是因为spawn方式需要重新加载代码，如果在模块中直接调用多进程代码，会导致代码被多次加载，从而引发问题。
因此，当使用spawn启动方式时，将多进程代码置于if __name__ == "__main__":块内是必要的，这可以避免代码重复加载，确保程序正确运行。 而使用fork方式时，则可能无需如此，但为了代码的可移植性和稳定性，建议始终遵循此规范。
需要注意的是，asyncio库中的run_in_executor函数（当指定ProcessPoolExecutor时）也使用multiprocessing库，因此同样需要遵守上述规则。
_check_not_importing_main()函数在spawn方式的进程启动过程中起着关键作用，它有效地防止了代码的重复加载和潜在的错误。 所以，在使用spawn的多进程编程中，将代码放在if __name__ == "__main__":块内是最佳实践。
