Windows下面的multiprocessing跟Linux下面略有不同，Linux下面基于fork，fork之后所有的本地變量都復(fù)制一份，因此可以使用任意的全局變量；在Windows下面，多進(jìn)程是通過啟動(dòng)新進(jìn)程完成的，所有的全局變量都是重新初始化的，在運(yùn)行過程中動(dòng)態(tài)生成、修改過的全局變量是不能使用的。multiprocessing內(nèi)部使用pickling傳遞map的參數(shù)到不同的進(jìn)程，當(dāng)傳遞一個(gè)函數(shù)或類時(shí)，pickling將函數(shù)或者類用所在模塊+函數(shù)/類名的方式表示，如果對(duì)端的Python進(jìn)程無法在對(duì)應(yīng)的模塊中找到相應(yīng)的函數(shù)或者類，就會(huì)出錯(cuò)。當(dāng)你在Interactive Console當(dāng)中創(chuàng)建函數(shù)的時(shí)候，這個(gè)函數(shù)是動(dòng)態(tài)添加到main模塊中的，在重新啟動(dòng)的新進(jìn)程當(dāng)中不存在，所以會(huì)出錯(cuò)。當(dāng)不在Console中，而是在獨(dú)立Python文件中運(yùn)行時(shí)，你會(huì)遇到另一個(gè)問題：由于你下面調(diào)用multiprocessing的代碼沒有保護(hù)，在新進(jìn)程加載這個(gè)模塊的時(shí)候會(huì)重新執(zhí)行這段代碼，創(chuàng)建出新的multiprocessing池，無限調(diào)用下去。解決這個(gè)問題的方法是永遠(yuǎn)把實(shí)際執(zhí)行功能的代碼加入到帶保護(hù)的區(qū)域中：

from multiprocessing import Pool
def f(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    r=pool.map(f, range(100))
    pool.close()
    pool.join() 

注意if __name__ == '__main__'這一行，當(dāng)模塊從import當(dāng)中加載的時(shí)候這行保證下面的代碼不會(huì)執(zhí)行。

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