问题：

在研究论文代码时候遇到一个需要运行multiprocessing，但是源代码是在jupyter中的却无法运行multiprocessing，会一直卡住，运行在[*]这个状态中，但是无论运行多久都不会报错，然而在pycharm中运行完全没有问题。

问题描述：

用一个简单的小例子说明一下：

这里会一直卡住，无法运行也不会报错。
我以为是我写的程序有问题，因为jupyter中不会显示子程序的输出结果的，所以将程序放在pycharm中看看运行效果

import multiprocessing

def fun(a,b):
    print(a)
    return a+b
if __name__=='__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(4)
    inputs = []
    for i in range(10):
        inputs.append((i + 1, i + 2))
        print(inputs)
    pool.starmap(fun, inputs)

这里看出是有运行效果的，所以应该是pycharm中和jupyter的一些区别导致他们无法运行。

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解决方案：

之后查找了一些资料，至于原因是什么我没找到，估计是jupyter和pycharm设计的不同导致的。但是找到了一个能在jupyter中运行multiprocessing解决方案：
将函数写在一个模块中（或者是临时文件中），再通过导入并调用的方式运行。
先是函数那里：

%%writefile test.py
def fun(a,b):
    print(a)
    return a+b

这句%%writefile 就是将这个函数保存为一个叫test.py的文件中
之后是调用：

import test
pool = multiprocessing.Pool(4)
inputs = []
for i in range(10):
    inputs.append((i+1,i+2))
    print(inputs)
pool.starmap(test.fun,inputs)

通过import test再利用test.py就可以完美运行了，下面是运行结果：

后续：

关于threading和multiprocessing的区别以及运行方式，这里后续会整理一下，方便自己查看。
threading是多线程，multiprocessing是多进程，似乎jupyter中threading运行没有问题，这个没有进行试验，后续整理的时候一块弄。