Python多处理池.map（）无限循环问题

我将Pool.map（）函数应用于我的用户定义函数，该函数从DB加载数据，但效果不好它保持无限循环。

在不使用“pool.map（）”的情况下，在每个jupyter笔记本中分别从DB导入数据是没有问题的。您知道从DB单独加载和同时使用map（）加载有什么区别吗？

如果我知道这两个过程之间的区别，我想我可以找到解决循环和不停止问题的线索

当我不使用用户定义的函数而是使用'sum（）'或任何其他基本函数时，我可以意识到使用'pool.map（）'的并行处理执行得很好

def parallelized():
  with Pool(processes = 8) as pool:
      if __name__ == '__main__':
          df = pool.map(minc, yms)
      pool.close()
      pool.join()
return df

parallelized()


yms = ['201901','201902','201903','201904','201905','201906','201907','201908','201909','201910','201911','201912','201801','201802','201803','201804','201805','201806','201807','201808','201809','201810','201811','201812']

def minc(ym):
  print('MINC %s %s\n' %(ym, str(datetime.datetime.now())))
  print("value %s is in PID : %s \n" % (ym, os.getpid()))
  t = datetime.datetime.now()

  minc1 = pd.read_sql("""
  select substring(MINC_IN_YM,1,4) as YEAR,substring(MINC_IN_YM,5,2) as 
  MONTH,
  MINC_VNDCD as 'FROM', 
  MINC_BRNCD+''+MINC_BRNCD_WHS as 'TO', 
  MINC_PTNO as PTNO,
  count(MINC_INSP_NO) as NROWS,
  sum(MINC_OKQTY) as TOTAL_QUANTITY,
  sum(MINC_AV_PRICE*MINC_OKQTY)  as TOTAL_DOLLARS 
  from dwadm.W_MINC
  where MINC_INC_INF in ('RN','CN')
  and MINC_ACCID in  ('A', 'G', 'V')
  and MINC_IN_YM ='%s'
  and substring(MINC_BRNCD, 1, 1) not in ('S','C')
  GROUP BY YEAR,MONTH, MINC_BRNCD,MINC_BRNCD_WHS,MINC_VNDCD, MINC_PTNO
  """ % ym , conn)

  print(' MINC ends %s1 %s %s\n' %(ym, 
  str(datetime.datetime.now()),str(datetime.datetime.now()-t)))

  return minc1

---

将

if\uuuuuu name\uuuuu='\uuuuu main\uuuuu'：

放在

parallellelized（）

调用的顶层。

您需要发布代码。@OneLiner我发布了我的代码，我怀疑jupyter笔记本中是否使用了多处理。我认为它们可能不兼容。请尝试在终端中运行代码。@DanD。我试试看。Thx:）Thx。但我刚才改变了那个部分，它似乎并没有解决问题(