Python 在每个并行作业之后关闭多处理

我正在使用python的

多处理

库和

emcee

，它也使用不同的线程来实现

MCMC

。问题是，即使我关闭

池

时，python似乎仍在使用处理器并降低内核速度，我不知道在完成任务后释放内核的有效方法是什么。谁能告诉我该怎么做吗？
更新：

---

我的代码已发布

关闭

池

不会阻止它工作，它：

关闭（）

防止向池提交更多任务。一朝 任务已完成，工作进程将退出

因此，如果您有很多排队的任务，关闭

池将不会对资源使用产生任何影响-所有工作人员将继续使用这些排队的任务，直到它们离开。如果要立即基本中止所有工作项，必须使用：

终止（）

立即停止工作进程而不完成未完成的工作。当池对象被垃圾收集时，将立即调用
terminate（）

当你说python仍然使用处理器并降低内核速度时，你是什么意思？你是如何测试的？@FrobberOfBits我使用ubuntu，然后当我运行命令
top
时，我发现我的作业没有被终止，内核仍在使用。发布你的代码，让我们了解你是如何关闭池的，还提供关于如何运行int的更多细节。@FrobberOfBits我发布了代码。