这个问题我之前在Windows环境下用Python多进程时也踩过坑，核心原因和Windows系统中multiprocessing的spawn启动机制密切相关：

为什么会报错？ #

和Unix系统的fork机制不同，Windows没有进程fork的能力，所以multiprocessing默认用spawn方式创建子进程：它会启动一个全新的Python解释器，重新导入你的主脚本文件。

如果你的class A是定义在if __name__ == "__main__"代码块内部（或者虽然在外部，但子进程导入时无法正确找到类的定义），那么子进程在导入脚本时，不会执行if __name__ == "__main__"里的代码（因为子进程的__name__不是__main__），导致子进程完全不知道A这个类的存在。当主进程尝试把a.run这个实例方法序列化传递给子进程时，pickle模块找不到对应的类A，就会抛出AttributeError: Can't get attribute 'A' on <module '__main__' (built-in)>这个错误。

而你直接调用a.run()正常，是因为此时在主进程里，类A已经被定义，实例a也存在，不需要序列化传递，自然没问题。

解决办法 #

这里有几个可靠的解决方案，你可以根据自己的代码结构选择：

1. 将类定义移到if __name__ == "__main__"外部 #

这是最简单直接的方法，确保类A在全局作用域定义，这样子进程导入脚本时能顺利加载到类的定义：

from multiprocessing import Process

# 把类定义放在全局作用域，子进程导入时能找到
class A:
    def __init__(self):
        self.a = "A"
    def run(self):
        print("Hello World")

if __name__ == "__main__":
    a = A()
    p = Process(target=a.run)
    p.start()
    p.join()  # 记得加上join等待子进程完成

2. 把实例方法调用包装成顶层函数 #

如果你的类定义不方便放在全局作用域，可以把实例的创建和方法调用封装成一个顶层函数，让子进程直接执行这个函数：

from multiprocessing import Process

def run_a_task():
    # 在子进程内部创建实例并调用方法
    a = A()
    a.run()

class A:
    def __init__(self):
        self.a = "A"
    def run(self):
        print("Hello World")

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=run_a_task)
    p.start()
    p.join()

3. 将类放在单独的模块中导入 #

如果你的项目结构比较复杂，建议把类定义单独放在一个模块文件里，比如创建my_classes.py：

# my_classes.py
class A:
    def __init__(self):
        self.a = "A"
    def run(self):
        print("Hello World")

然后在主脚本中导入这个类：

# 主脚本
from multiprocessing import Process
from my_classes import A

if __name__ == "__main__":
    a = A()
    p = Process(target=a.run)
    p.start()
    p.join()

这种方式能彻底避免子进程找不到类定义的问题，也更符合模块化的代码规范。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gnawavibes