我正在将一些串行处理的python作业转换为dask或joblib的多处理程序。可悲的是我需要在Windows上工作。
从IPython内部运行或从命令行调用python的py文件时，一切运行良好。
使用cython编译可执行文件时，它不再能正常运行：越来越多的进程（无限且大于请求的进程数）逐步启动并阻塞我的系统。
感觉就像多处理炸弹一样-但我当然使用if __name__=="__main__:"过控制块-通过在命令行上从python调用中正常运行来批准。
我的cython调用是的cython --embed --verbose --annotate THECODE.PY，我正在编译以gcc -time -municode -DMS_WIN64 -mthreads -Wall -O -I"PATH_TO_\include" -L"PATH_TO_\libs" THECODE.c -lpython36 -o THECODE生成Windows可执行文件THECODE.exe。
与其他（单个处理）代码一起运行良好。
这个问题对于dask和joblib似乎是相同的（可能意味着dask的工作方式类似于Joblib或基于Joblib）。
有什么建议？

对于那些对mcve感兴趣的人：仅从Multiprocessing
Bomb中获取第一个代码，并使用上面的cython命令对其进行编译，将导致可执行文件崩溃。（我刚刚尝试过:-)）

通过在代码示例中添加一行以显示，我发现了一些有趣的东西__name__：

import multiprocessing

def worker():
    """worker function"""
    print('Worker')
    return

print("-->" + __name__ + "<--")
if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        jobs.append(p)
        p.start()

当运行这段代码python时显示

__main__
__mp_main__
__mp_main__
__mp_main__
__mp_main__
__mp_main__

（其他输出被抑制）。说明if决策有效。在cython之后运行可执行文件并显示编译时

__main__
__main__
__main__
__main__
__main__
__main__

越来越多。因此，工人对模块的调用不再masqueraded像导入一样，因此每个工人都尝试以递归方式启动五个新对象。