这是因为multiprocessing模块不支持交互模式！！！。

必须在 cmd 里头输入 python xxx.py 来运行，

才可以看到子进程的执行。

原因：spyder、Jupyter Notebook使用的stdout和windows不支持forking，所以无法打印子进程内容。

选择pycharm的理由
一直用Anaconda自带的Spyder做开发，尽管界面漂亮，但是写代码过程中遇到三个难受的问题：

1. 没有目录树：做开发时，打开的文件很快就挤满了标签栏；

补充：谢谢评论中的提醒，右键点击标签页的左上角选择“set console working directory”，可在File explorer找到目录结构。

2. 子进程输出丢失：实现多进程时，进程内部的print无法打印；

3. 在实现多进程时运行了一下multiprocessing.Queue()，迟迟没有成功（在ipyhon单句运行就没问题）。

以上问题1还可以忍受，但是目前的项目避不开2和3，所以决定换pycharm试一下：

经测试，pycharm可以解决问题1、问题2，解决问题3时我改为用pool，pycharm可运行成功。

Python多进程multiprocessing在Windows的Dos下或者Idle运行不了会出错，

打成exe包双击后会一直打开exe，导致内存占满，在linux下确没有问题，

在Pycharm下运行也不会有问题，经过各种查阅资料，终于解决了这个Bug

只要添加在main入口下添加 multiprocessing.freeze_support() 就可以了，

multiprocessing.Process(）尽量规范为在main下面（里面）运行！！

if __name__ == "__main__":
    multiprocessing.freeze_support()

Python使用缩进对齐组织代码的执行，所以所有没有缩进的代码(非函数定义和类定义)，都会在载入时自动执行，这些代码，可以认为是Python的main函数。

@什么是multiprocessing?

Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，可以用来创建进程。它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程)，然后，分别在父进程和子进程内返回。

但是由于Windows没有fork调用，所以为了支持跨平台，pytho搞了个跨平台multiprocessing实现多进程,但是尽管如此在windows上和linux上，用multiprocessing实现方式还是不太一样。在windows上会有一个import创建进程的模块的操作，而linux上就没有，基于fork。在windows上，子进程会自动import启动它的这个文件，而在import的时候是会自动执行这些语句的(意思说子进程会复制并以import的形式导入执行主进程中代码，如果你把要执行的代码放到了if__name__ == "__main__"中，那么这个时候因为是import,所以这个时候就不会执行该代码了)。所以创建进程的操作要用if __name__ == "__main__":保护起来，否则就会递归创建进程，或者出其它什么错误。

@@@@@@@@@@@@@@解决办法还有三种：

（1）Using the logging module. This would encompass creating and logging all messages to one or several files. Using a single log-file may lead to the problem that the output is slightly garbled since the processes would write concurrently to the file. Using a single file per process could solve this.

import multiprocessing
 
def worker(num):
    """Returns the string of interest"""
    return "worker %d" % num
 
def main():
    pool = multiprocessing.Pool(4)
    results = pool.map(worker, range(10))
 
    pool.close()
    pool.join()
 
    for result in results:
        # prints the result string in the main process
        print(result)
 
if __name__ == '__main__':
    # Better protect your main function when you use multiprocessing

(2)Not using print within the child processes, but simply returning the result to the main process. Either by using a queue (or multiprocessing.Manager().Queue() since forking is not possible) or more simply by relying on the multiprocessing Pool's map functionality, see example below.

def main():
    pool = multiprocessing.Pool(4)
    results = pool.imap_unordered(worker, range(10))
 
    for result in results:
        # prints the result string in the main process as soon as say are ready
        # but results are now no longer in order!
        print(result)
 
    # The pool should join after printing all results
    pool.close()
    pool.join()

(2)​​​​​（3）Python Jupyter notebook 运行 multiprocessing 跑不了的问题_e274794140的专栏-CSDN博客_jupyter notebook 多进程

from multiprocessing import Pool
from functools import partial
import inspect
 
def parallal_task(func, iterable, *params):
 
    with open(f'./tmp_func.py', 'w') as file:
        file.write(inspect.getsource(func).replace(func.__name__, "task"))
 
    from tmp_func import task
 
    if __name__ == '__main__':
        func = partial(task, params)
        pool = Pool(processes=8)
        res = pool.map(func, iterable)
        pool.close()
        return res
    else:
        raise "Not in Jupyter Notebook"

def long_running_task(params, id):
    # Heavy job here
    return params, id
 
data_list = range(8)
 
for res in parallal_task(long_running_task, data_list, "a", 1, "b"):
    print(res) 

 【Python有坑系列】python多进程，函数内print的内容没有打印出来_小白兔de窝-CSDN博客_python 多进程不打印 process - Simple Python Multiprocessing function in Spyder doesn't output results - Stack Overflow

@@@@@@@@@@在jupyter中多进程 为什么运行了没反应? - 知乎 (zhihu.com)

%%writefile temp\1.py

#上方代码用于将以下代码保存为py文件
from multiprocessing import Process

import os


def func():

#     os.getpid()获取当前进程id     os.getppid()获取父进程id
    print('func',os.getpid(), os.getppid())


if __name__ == '__main__':

    print('__main__',os.getpid(), os.getppid())

    p = Process(target=func,)

    p.start()

 分两个步骤。

1、%%writefile temp\1.py
把上面这行代码加在代码块的【顶】部。目的是将jupyter中的代码块保存为temp文件夹中的py文件（文件夹不存在会报错）。

2、然后就可以在jupyter中运行这个py文件（感叹号+py文件路径）。

! temp\1.py