Python 多进程 multiprocessing Pool 坑

环境：win 7+spyder2.38+py3.5

这几天在写个使用 multiprocessing 调用 Pool 进程池的程序，原本使用函数的方式，一切正常。后来改成了 class的方式，就一直出问题，排查后发现如果在类中 使用了 自己定义的 import 的包中的类/函数/方法，然后多进程调用的方法中如果使用了这些，就会导致cpu高占用，但是程序并没有报错，最后测试使用如下的程序是可以的。

TIPS:

1. 这种方法太丑陋，貌似如果要自定义使用多进程的类，应该是继承 multiprocessing类，应该是有优美一些的方法，后面有时间再研究一下;
2. 使用多进程，一定要在非多进程的环境下先调试确认，多进程很多时候程序有问题，却不报错或者报的错误信息很难把握。

#a.py
TABLE = 'st_trade'  #将 MyTS.get_stock_to_db()中要使用到的变量，都定义为全局变量。
DB_engine = sa.create_engine('mysql...')
LOG = open(r'D:\xx.log', 'a')
class MyTS(object):
    def __init__(self):
        self.trade_table = TABLE  #__init__中不能有import包中的内容。
        
    def get_stock_to_db(self, code, start, end, atype='hfq'): # Pool池apply的方法,不能有import包中的内容。
	pass

    def update_trades_db(self, atype='hfq', mp_cnt=10):
        import Models  #在这里可以使用

	mp_pool = Pool(mp_cnt)
        for code in codes:
            mp_pool.apply_async(self.get_stock_to_db, args=(str(code), str(newest_date), str(end_date), atype,))
        mp_pool.close()
	mp_pool.join()