本文介绍了在Python多处理中使用__name__==&_main_'；的解决方法的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
众所周知，在使用if __name__ == '__main__'在Python中运行multiprocessing代码时，需要保护main()。
我知道在某些情况下，这对于访问Main中定义的函数是必要的，但我不明白为什么在这种情况下需要这样做：
file2.py
import numpy as np
from multiprocessing import Pool
class Something(object):
def get_image(self):
return np.random.rand(64,64)
def mp(self):
image = self.get_image()
p = Pool(2)
res1 = p.apply_async(np.sum, (image,))
res2 = p.apply_async(np.mean, (image,))
print(res1.get())
print(res2.get())
p.close()
p.join()
main.py
from file2 import Something
s = Something()
s.mp()
Something工作所需的所有函数或导入都是file2.py的一部分。为什么该子进程需要重新运行main.py？
我认为__name__解决方案不是很好，因为这会阻止我分发file2.py的代码，因为我不能确保它们是在保护它们的Main。
没有适用于Windows的解决方案吗？
包是如何解决这个问题的(因为我从来没有遇到过不用任何包保护我的Main的问题-它们只是没有使用多进程吗？)
编辑：
我知道这是因为fork()没有在Windows中实现。我只是问有没有办法让解释器从file2.py而不是main.py开始，因为我可以肯定file2.py是自给自足的
Windows
导入主模块(但使用__name__ != '__main__'，因为推荐答案试图在没有派生的系统上模拟类似派生的行为)。multiprocessing无法知道您在主模块中没有做任何重要的事情，所以导入是"以防万一"进行的，以创建一个与主进程中的环境类似的环境。如果它不这样做，Main中发生的各种副作用(例如，导入、具有持久副作用的配置调用，等等)可能在子进程中未正确执行。
__main__，代码就不是多进程安全的(也不是单元测试安全、导入安全等)。if __name__ == '__main__':保护包装应该是所有正确主模块的一部分。继续分发它，并注意需要多处理安全的主模块保护。
这篇关于在Python多处理中使用__name__==&_main_'；的解决方法的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯您的权益请联系我们删除！