Python 使用池的多处理

我不熟悉多处理（在任何语言中），我正在学习如何实现它，特别是在Python中。给出的典型示例如下：

import multiprocessing as mp
 

def compute(x):
    return x * x
    

if __name__ == '__main__':
    with mp.Pool() as p:
        res = p.map(compute, [1, 2, 3, 4])
    print(res)  # prints [1, 4, 9, 16]

在我看来，函数

compute

首先执行

x=1

，然后执行

x=2

，然后执行

x=3

，最后执行

x=4

，然后终止并返回结果。或者上述代码是否同时在单独的内核中为x=1、2、3和4调用

compute

（即，四个单独的

compute

调用）

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诚然，这个例子对于多处理来说是非常琐碎和过分的，但我将对

池的功能做任何澄清。感谢您的指点。
这将帮助您在要求在此处重复之前阅读文档？这回答了你的问题吗？正如您所怀疑的，代码同时在单独的核心中为每个值调用
compute
；它将工作进程的数量限制为传递给
Pool（）
构造函数的参数，或者CPU内核的数量，因此如果列表中有更多的项，它将在工作进程可用时将它们传递给工作进程。（它也分块工作，而不是处理单个项目，以减少开销。）