windows python的多进程

最近打比赛，apply操作极慢，队友使用了线程池，用多核开辟多线程跑，加速。

在阿里平台上，都没问题。

我是win10系统+jupyter notebook

多线程那个模块运行，会显示一直运行，p.close()会被卡死

from multiprocessing import Pool
def df_cut_word(data, c):
    data[c] = data[c].map(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
    return data[[c]]

processor = 12
list_seg = ["prefix", "title", "text0", "text1", "text2", "text3", "text4", "text5", "text6", "text7", "text8",
                "text9"]
cut_word_args = list_seg
p = Pool(processor)
res = []

for i in range(len(cut_word_args)):
    print(cut_word_args[i])
    res.append(
        p.apply_async(df_cut_word, args=(
                data[[cut_word_args[i]]], cut_word_args[i]))
    )
    print(str(i) + ' processor started !')

p.close()
p.join()

res = [item.get() for item in res]
res = pd.concat(res, axis=1)

print(res.columns)

data = data[[c for c in data.columns if c not in res.columns]]
data = pd.concat([data, res], axis=1)

这是linux的写法

在Windows上要想使用进程模块，就必须把有关进程的代码写在当前.py文件的if __name__ == ‘__main__’ :语句的下面，才能正常使用Windows下的进程模块。Unix/Linux下则不需要。

改为：

from multiprocessing import Pool
def df_cut_word(data, c):
    data[c] = data[c].map(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
    return data[[c]]
list_seg = ["prefix", "title", "text0", "text1", "text2", "text3", "text4", "text5", "text6", "text7", "text8",
                "text9"]

if __name__=='__main__':
    processor = 2
    cut_word_args = list_seg
    p = Pool(processor)
    res = []
    for i in range(len(cut_word_args)):
        print(cut_word_args[i])
        res.append(
            p.apply_async(df_cut_word, args=(
                    data[[cut_word_args[i]]], cut_word_args[i]))
        )
        print(str(i) + ' processor started !')
    print('ok')
    p.close()
    p.join()

然而还是不行，后来搜到了

在Windows环境中，jupyter-notebook中，即使使用if __name__ == '__main__进行保护，也会出现runtime error，这个时候可以将jupyter中的代码下载成py脚本，直接运行脚本。

作为对比，Linux下运行的jupyter-notebook并不会。