Как решить проблему/фичу/ограничение мультипроцессинга?

Question

[FewSeconds]

Здравствуйте, столкнулся со следующей задачей:

У меня есть некая функция которая запущена многопоточно, но мне бы хотелось, чтобы внутри этой функции вызывалась многопоточно еще одна функция. К сожалению, как бы я ни старался все время вылезает куча ошибок в терминале. Пробовал гуглить, но так ничего особо не понял. Вызвать функцию многопоточно получается только в конструкции if __name__ == "main".

Код

from multiprocessing import Pool

def some_func2(num):
	
	print(num)
	return

def some_func(num):

	some_list = [1,2,3,4]
	some_list.append(num)

	p2 = Pool(processes=2)
	p2.map(some_func2, some_list)

	return

if __name__ == '__main__':

	some_list = [1,2,3,4,5]

	p = Pool(processes=2)
	p.map(some_func, some_list)

Comments

[Сергей Горностаев]

Прежде всего стоит определиться с разницей между multithreading и multiprocessing.

[FewSeconds]

Сергей Горностаев, ну в данном случае я использую модуль multiprocessing. а в модуле multithreading есть такая же проблема?

[Vindicar]

По идее проблемы быть не должно.
в if __name__ == '__main__' ты пишешь только код, который должен отработать для самого первого процесса (корня дерева).
Вызов остальных функций в дочерних процессах - забота самого multiprocessing.
Какая конкретно ошибка вылетает в этом случае?
Только имей ввиду, что если процессов больше, чем ядер - особой эффективности ты всё равно не дождёшься.

[FewSeconds]

Vindicar, код есть в вопросе. ошибка такая:
multiprocessing.pool.RemoteTraceback:
"""
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\gaysa\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\multiprocessing\pool.py", line 125, in worker
result = (True, func(*args, **kwds))
File "C:\Users\gaysa\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\multiprocessing\pool.py", line 48, in mapstar
return list(map(*args))
File "D:\NeuralDorgen\test.py", line 48, in some_func
p2 = Pool(processes=2)
File "C:\Users\gaysa\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\multiprocessing\context.py", line 119, in Pool
return Pool(processes, initializer, initargs, maxtasksperchild,
File "C:\Users\gaysa\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\multiprocessing\pool.py", line 212, in __init__
self._repopulate_pool()
File "C:\Users\gaysa\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\multiprocessing\pool.py", line 303, in _repopulate_pool
return self._repopulate_pool_static(self._ctx, self.Process,
File "C:\Users\gaysa\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\multiprocessing\pool.py", line 326, in _repopulate_pool_static
w.start()
File "C:\Users\gaysa\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\multiprocessing\process.py", line 118, in start
assert not _current_process._config.get('daemon'), \
AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
"""

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
File "D:\NeuralDorgen\test.py", line 58, in
p.map(some_func, some_list)
File "C:\Users\gaysa\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\multiprocessing\pool.py", line 364, in map
return self._map_async(func, iterable, mapstar, chunksize).get()
File "C:\Users\gaysa\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\multiprocessing\pool.py", line 771, in get
raise self._value
AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

[Сергей Горностаев]

FewSeconds, нет, такой проблемы там не будет.