Jupyter中使用Multiprocessing.Pool计算DNA序列比对Shannon熵时无限运行无返回的问题求助

我最近在尝试给计算DNA比对序列每个位点香农熵的函数加上多进程来提速，但程序一直无限运行，既不返回结果也不报错，实在搞不懂问题出在哪。

具体来说，我想把Multiprocessing.Pool整合到一个可以处理任意比对文件的熵计算类里，但听说不建议在类的__init__方法里用if __name__ == '__main__':，不确定这样直接整合到底行不行。我在Jupyter环境里运行过，也试过在Jupyter外的Python 3.8.5环境，结果都一样。

当我运行下面的代码时，串行计算能正常返回熵数组，但并行计算的部分就会无限跑下去，没有任何返回或报错。

我是多进程新手，真的非常需要大家的帮助！另外想请教下，是不是没办法直接把多进程整合到类对象里，必须用子进程调用单独脚本才行？

from Bio import AlignIO
from multiprocessing import Pool
from scipy.stats import entropy
import pandas as pd
from time import perf_counter

path = 'path_to_aln_fasta'
alignment = AlignIO.read(path, 'fasta')


def calc_entropy(column):
  series = pd.Series(column)
  vals = series.value_counts(normalize=False)
  return entropy(vals)


def pool_calc_entropy(alignment):
    pool = Pool(8)
    entropies = pool.map(calc_entropy, [alignment[:, i] for i in range(alignment.get_alignment_length())])
    return entropies

start = perf_counter()
entropies_series = []
for i in range(alignment.get_alignment_length()):
    column = alignment[:, i]
    entropies_series.append(calc_entropy(column))

end = perf_counter()
series_time = end-start
print(f'series time: {series_time}')

start = perf_counter()
entropies_pool = pool_calc_entropy(alignment)
end = perf_counter()
parallel_time = end-start
print(f'parallel time: {parallel_time}')

print(f'pool time is {round((parallel_time)/(series_time), 2)} times faster than series time')

输入示例path_to_aln_fasta的内容：

>record_one
GGTTTGATGTATATGCTCATTACTTATTTGGATTTTTGATAGAAATAAAACAGCTTTAAGCGCTTCATTACAAGTCACGCAGTTACACCTGTATCGCAGTGTTTACCATCTTGAGGGTAATTTTGCATTAGTGGACAGCTAGACTCAGCCACGCCTATACCCTTCGGAACATCGAAACATACCAACCATGATATCGTCGA
>record_two 
ATGACTACTCGGTTACTTCTAATTGTTGCTAGCTGTACTTTGTGAAGTGAACAATAAGGTTTTAAAACCGTTAGACACAGTGCCTCTTTTAGGAAGATTCTTGATAATTTGCCCTGGTTTATGCATCGTTTGCACAGATTGACTTAAAGACTACGTCATAATAACTGCGCCTTGACTGCGGATTGAGCAATGCCTGCACA
>record_three
AGTAAATTTTATAGAGGTATTGCGCACCCTCGGAACTTTACAAAGCACAACCTGGATCACACTATTTCCGAGACCCACCTGACTGTGTTGTCGAGTTATCGATCCTATATATTTAAAGTTGGTTTTCAAAACATTTTTCGTTTGCGTTGTATACGGAGCCGTAGATAAGCGCATTTCGGTCATCAATCAGGGACAAATTA
>record_four
TTGAAATTAACATGCAACCTGACATGGTTTATTCTGCGGCATACAGAGAAATTGTGTTGATTGAACTGATTAGGATACTCCGGTCCCGTGTTTGAATTGTGCTAAAACCTGGTTAGAGATCGCGTCAATTCTCCATCCAGAAGAAGAACAATTTTAGGACCCGTTGTCATTTCCCTTAAAGGTTTTTGTAACAGTCCGAT

备注：内容来源于stack exchange，提问作者darkwing