在Python 3.7中通过多进程使用自定义函数时出现的问题

在Python 3.7中，通过多进程使用自定义函数时可能会遇到以下问题：

1. 全局变量共享问题：多进程之间默认是相互独立的，因此无法直接共享全局变量。如果需要在多个进程中共享数据，可以使用multiprocessing模块中的Manager对象来创建共享变量。
2. 序列化问题：多进程之间需要通过序列化和反序列化来传递数据。如果自定义函数中使用了不支持序列化的对象或模块，会导致进程间通信失败。解决方法是将不可序列化的对象转换为可序列化的形式，或者使用multiprocessing模块中的Pipe、Queue等进程间通信方式。
3. 函数定义位置问题：在多进程中，自定义函数需要在if __name__ == '__main__':语句块之外定义，否则会导致函数无法被子进程正确调用。
4. 内存占用问题：多进程会创建独立的内存空间，因此如果同时启动大量进程，可能会导致内存占用过高，甚至出现内存溢出的情况。可以通过控制并发进程的数量或者使用进程池来解决这个问题。
5. 进程间通信问题：多进程之间需要进行数据交换和同步，可以使用multiprocessing模块中的Pipe、Queue、Value、Array等机制来实现进程间通信。

总结起来，通过多进程使用自定义函数时，需要注意全局变量共享、序列化、函数定义位置、内存占用和进程间通信等问题。在解决这些问题时，可以使用multiprocessing模块中的相关功能来实现。腾讯云提供了云计算相关的产品，如云服务器、容器服务、函数计算等，可以根据具体需求选择合适的产品进行部署和运行。

参考链接：

• Python multiprocessing官方文档
• 腾讯云云服务器
• 腾讯云容器服务
• 腾讯云函数计算