Python 我们应该什么时候调用multiprocessing.Pool.join？

我正在使用“multiprocess.Pool.imap\u unordered”，如下所示

from multiprocessing import Pool
pool = Pool()
for mapped_result in pool.imap_unordered(mapping_func, args_iter):
    do some additional processing on mapped_result

---

我是否需要调用

池。关闭
或
池。在for循环后加入
？
不需要，但如果您不再使用池，这可能是个好主意

调用
pool.close
或
pool.join
的原因由Tim Peters在以下章节中阐述：

至于Pool.close（），您应该在永远不会向池实例提交更多工作时调用它。因此，通常在主程序的可并行部分完成时调用Pool.close（）。当所有已分配的工作完成时，工作进程将终止

调用Pool.join（）等待工作进程终止也是一种很好的做法。除其他原因外，在并行化代码中通常没有报告异常的好方法（异常发生在仅与主程序正在执行的操作模糊相关的上下文中），Pool.join（）提供了一个同步点，可以报告在工作进程中发生的一些异常，而这些异常在其他情况下是看不到的

我的内存问题与我没有使用
pool.close（）
和
pool.join（）
时的内存问题相同，当我使用
pool.map（）
函数计算Levenshtein距离时。该函数工作正常，但在Win7 64机器上没有正确地进行垃圾收集，每次调用该函数时，内存使用量都在不断增长，直到整个操作系统停机。以下是修复泄漏的代码：

stringList = []
for possible_string in stringArray:
    stringList.append((searchString,possible_string))

pool = Pool(5)
results = pool.map(myLevenshteinFunction, stringList)
pool.close()
pool.join()

关闭并加入池后，内存泄漏消失。
我通常在启动所有池线程后调用
pool.join（）
，然后调用
pool.close（）
，但我还没有尝试将
pool.imap\u unordered（）
用作一个iterable。调用join或close有什么意义？我没有给他们打电话，我的代码似乎工作正常。但是，我担心不调用它们会导致僵尸进程或其他微妙的事情。最好先调用一个，然后再调用另一个吗？似乎人们喜欢先调用
pool.close（）
，然后再调用
pool.join（）
。这允许您在
pool.close（）
和
pool.join（）
之间添加工作，而无需等待池完成执行。只需添加到@Bamcclur的注释中-首先调用
pool.close（）
不仅是一个好主意，实际上它是强制性的。From：在使用
join（）
@Bogd之前，必须调用
close（）
或
terminate（）
，但为什么必须这样做？你们能回答这个问题吗？回答阿格德鲁夫斯的问题太棒了！我得到
错误：在添加清理代码
池.close（）之前，以信号15终止；pool.join（）