跨 python 多处理进程分配任务

我有一个任务：按标题查找一堆 youtube 视频（我正在编写一个不和谐的机器人）。为此，我使用youtubesearchpython，但处理 100 首歌曲可能需要 + - 2 分钟，这不适合我，我决定使用 . 将 20 首曲目分配到 5 个进程中multiprocessing。问题是我multiprocessing.Pool没有从主文件（run.py=> my_bot.load_extension('Bot')=> import parser.Parser=> multiprocessing.Pool）运行，因此我运行了 5 个机器人副本。我听说要使用if __name__ == "__main__":，但在我的情况下它不起作用（因为文件不是主文件）。如何在 5 个进程中只运行我需要的功能？

PS这是我的代码：

    async def get_songs(songs: Tuple[str, ...], *, by: str) -> list:
        result = []
        with multiprocessing.Pool(processes=5) as pool:
            step = len(songs) // 5
            args = [{"songs": songs[index: index + step], "by": by} for index in range(0, len(songs), step)]
            for res in pool.map(get_song_process, args):
                result.extend(res)
        return result

PS2：我有一个想法，写一个单独的文件并将任务拆分为其中的进程，但我认为这里有更好的解决方案