Python 3.x Python 3:'；多处理'；和'；时间'；模块不兼容？

我使用

multiprocessing.Pool（）.imap_unordered（…）

并行执行一些任务，并通过计算启动池任务前后

time.time（）

的差值来测量所花费的时间

但是，它返回错误的结果！当我在程序运行时看挂钟时，它告诉我大约5秒的运行时间。但是程序本身只输出0.1秒的运行时间

我还有一个没有任何多处理的代码变体，它花费了双倍的时间，但是输出了正确的运行时间

这是我的密码：

if __name__ == "__main__":

    n = int(input("How many grids to create? "))
    use_multiprocessing = None
    while use_multiprocessing is None:
        answer = input("Use multiprocessing to speed things up? (Y/n) ").strip().lower()
        if len(answer) == 1 and answer in "yn":
            use_multiprocessing = True if answer == "y" else False
    t0 = time.time()

    if use_multiprocessing:
        processes = cpu_count()
        worker_pool = Pool(processes)

        print("Creating {} sudokus using {} processes. Please wait...".format(n, processes))
        sudokus = worker_pool.imap_unordered(create_sudoku, range(n), n // processes + 1)

    else:
        progress_bar, progress_bar_length = 0, 10
        sudokus = []

        print("Creating {} sudokus".format(n), end="", flush=True)
        for i in range(n):
            p = int((i / n) * progress_bar_length)
            if p > progress_bar:
                print("." * (p-progress_bar), end="", flush=True)
                progress_bar = p
            new_sudoku = create_sudoku()
            sudokus.append(new_sudoku)

    t = time.time() - t0
    l = len(list(sudokus))
    print("\nSuccessfully created {} grids in {:.6f}s (average {:.3f}ms per grid)!".format(
        l, t, 1000*t/l
    ))

这里是一个示例运行，实际运行大约需要5-6秒（当然，在输入要创建的网格数以及是否使用多处理之后）：

多处理

和
time.time（）
是否不兼容？我听说在这种情况下，
time.clock（）
会出问题，但我认为
time.time（）
应该是安全的。或者还有其他问题吗？
我已经解决了

Pool.imap_unordered（…）
返回一个生成器，但不返回列表。这意味着，当方法完成时，它的元素还没有被创建，而是在我访问它们时才被创建

我在
l=len（list（sudokus））
行中这样做，我将生成器转换为一个列表以获得长度。完成时间在这之前测量了一行，所以它正确地报告了初始化生成器所用的时间。这不是我想要的，所以交换这两行可以得到正确的时间

我知道我可能不会将生成器转换为列表，只是为了找出长度，然后再次丢弃列表。如果我想要一个生成器，我必须依赖保存的请求长度，或者我必须使用
Pool.map（…）
来生成列表和块，直到它准备好。
我找到了它

Pool.imap_unordered（…）
返回一个生成器，但不返回列表。这意味着，当方法完成时，它的元素还没有被创建，而是在我访问它们时才被创建

我在
l=len（list（sudokus））
行中这样做，我将生成器转换为一个列表以获得长度。完成时间在这之前测量了一行，所以它正确地报告了初始化生成器所用的时间。这不是我想要的，所以交换这两行可以得到正确的时间

我知道我可能不会将生成器转换为列表，只是为了找出长度，然后再次丢弃列表。如果我想要一个生成器，我必须依赖保存的请求长度，或者我必须使用
Pool.map（…）
来生成列表和块，直到它准备好为止

How many grids to create? 100000
Use multiprocessing to speed things up? (Y/n) y
Creating 100000 sudokus using 4 processes. Please wait...

Successfully created 100000 grids in 0.122141s (average 0.001ms per grid)!

Process finished with exit code 0