【发布时间】：2016-02-05 22:06:45
【问题描述】：
在 Python 中，我尝试运行 150-200 个进程。我将这 150 个东西放在一个数组中，并且我已将该数组拆分为多个数组，每个数组包含 10 个元素。
现在，我运行一个多处理映射，一次包含 10 个元素。完成所有 10 个后，我们将进入下一个 10，依此类推。
现在，问题是：第九和第十个进程几乎总是比其他进程慢。这有什么原因吗？我这样做不是最有效的方式吗？
** 我将无法共享此代码。那么您对为什么会发生这种情况有任何想法吗？
提前致谢。
【问题讨论】：
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你有 4 个或 8 个处理器内核吗？
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4 核 Core i7 处理器。但是，据我所知，它可以使用 4 核作为 8？真的吗？谢谢！
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没错，i7s 使用超线程来拥有 8 个虚拟内核，所以可能就是原因。
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嗯，是的，使用 8 个而不是 10 个并行进程。
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是否所有要处理的元素都应该在相同的时间内处理？或者也许某些元素需要更难的计算？ （或从远程应答等中等待？）。除了设置进程数为8，有没有尝试过
imap_unordered等其他多处理方式，看看有没有同样的问题？
标签： python memory multiprocessing python-multiprocessing