Python 多处理内存泄漏与 enthought canopy？

Question

def print_square(i):
    print str(i*i)

from multiprocessing import Pool
p = Pool(1)
for i in range(10):
    p.apply_async(print_square, args=(i,))
p.close()
p.join()

在 Python 2.7 上使用 64 位 Canopy 的 Windows 8 上产生无限进程并使我的机器崩溃。为什么？

Answer 1

在 Windows 上，由于没有 fork，多处理会生成一个新进程，运行 python 并导入调用模块。

如果导入调用模块本身会产生一个新进程，那么您将自己进行 fork 炸弹。为了防止这种情况发生，请将生成新进程的代码放入其中

if __name__ == '__main__':

这是有效的，因为导入模块时不会执行 if-statement 内的代码。

文档中有关于此的警告。请参阅标题为 Safe importing of main module .

<小时/>

所以使用

from multiprocessing import Pool


def print_square(i):
    print str(i * i)

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(1)
    for i in range(10):
        p.apply_async(print_square, args=(i,))
    p.close()
    p.join()