Python并行运行不局限于main函数
当使用Python的multiprocessing.Pool进行进程并行运行时，通常会将代码放置在__name__=="__main__"条件内。然而，如果不希望将代码限制在此处，可以在模块或函数中执行并行运行。
原因
官网指出，当使用ProcessPoolExecutor时，必须在__name__=="__main__"条件下运行。这是因为multiprocessing使用fork方法创建进程，而fork仅适用于主进程。
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替代方法
Python函数 文件与模块 中文WORD版
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本文档主要讲述的是Python 函数、文件与模块，本文构造一个完整的 Python 程序。引入了 Python 函数和模块，并展示了构建一个 Python 程序、将其存储在文件中以及通过命令行运行该程序的方法；希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
以下方法可用于在不使用main函数的情况下执行并行运行：
- 使用ThreadPoolExecutor：ThreadPoolExecutor使用线程池而不是进程，因此不需要__name__=="__main__"条件。
- 在Linux系统上使用spawn：spawn方法创建进程适用于Linux系统，并且不使用fork。因此，在Linux系统上，可以将并行运行代码放在模块中。
- 参考stackoverflow答案：该答案提供了针对不同操作系统的具体解决方案。
补充
如果使用spawn方法，则会检查是否在__name__=="__main__"条件下运行。如果不满足此条件，则会创建一个新的进程，并且getattr(process.current_process(), '_inheriting', False)的值为True。
通过理解这些机制，开发人员可以在不局限于main函数的情况下利用Python进行并行运行。
