在 Python 中通过 exec 动态执行含 multiprocessing 的代码时，若将目标函数定义在 if __name__ == "__main__": 内部，子进程会因无法访问该函数而抛出 AttributeError: Can't get attribute 'func' on <module '__mp_main__'>。根本原因在于子进程的 __name__ 为 '__mp_main__'，不满足主模块守卫条件，导致函数未被定义。
在 python 中通过 exec 动态执行含 multiprocessing 的代码时，若将目标函数定义在 `if __name__ == "__main__":` 内部，子进程会因无法访问该函数而抛出 `attributeerror: can't get attribute 'func' on
当使用 multiprocessing（尤其是 fork 或 spawn 启动方式）创建子进程时，每个子进程会重新导入（或重建）模块上下文。在 exec 执行的字符串中，若 def func(): ... 被包裹在 if __name__ == "__main__": 块内，则该定义仅在父进程的主模块上下文中生效；而子进程启动后，其 __name__ 被设为 '__mp_main__'（Windows/macOS 默认用 spawn 时尤为明显），因此 if __name__ == "__main__": 分支不会执行，func 根本未被定义 —— 这正是 AttributeError 的根源。
✅ 正确做法是：将所有需被子进程调用的函数、类或可序列化对象，定义在 exec 外部的全局作用域中，确保它们对子进程可见：
# ✅ 正确定义：func 在 exec 外部声明，对子进程可用
def func():
print("Running in child process:", os.getpid())
if __name__ == "__main__":
import os
from multiprocessing import Pool
exec('''
import os
from multiprocessing import Pool
if __name__ == "__main__":
with Pool(2) as pool:
# 注意：此处 func 已由外部定义，子进程可正常反序列化并调用
result = pool.apply_async(func)
result.get() # 等待执行完成
pool.close()
pool.join()
''')⚠️ 注意事项：
- exec 内部无需重复定义 func，也不应将其置于任何 if __name__ == "__main__": 或条件分支内；
- 若需动态生成函数逻辑，可借助 types.FunctionType + compile 构造，但必须确保其在 exec 前已注入到全局/局部命名空间中；
- 在 Windows 或 macOS 上，spawn 启动方式会完全重新导入模块，因此对函数定义位置更敏感；Linux 下 fork 虽能继承内存，但仍推荐统一按 spawn 兼容方式编写；
- 避免在 exec 字符串中导入 multiprocessing 多次（如外层已导入，内部可省略），但为清晰起见，保留导入语句亦无害。
总结：multiprocessing 的子进程依赖于可跨进程序列化（pickle）的全局对象。exec 只是动态执行代码，并不改变 Python 的模块加载与进程初始化机制。始终牢记——子进程看不到 exec 字符串内部定义的顶层函数，除非它已在父进程全局命名空间中存在。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
