如何在python中正确地多处理一个函数

我有一个脚本，它包含大量CPU绑定函数，循环遍历列表，我希望它使用多处理

脚本看起来像

... do stuff
    
function_result = my_heavy_function()

... do stuff after i get function_result

在阅读了一些关于多线程和多处理的内容后，我尝试了

import concurrent.futures

... do stuff
    
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    executor.map(my_heavy_function, my_list)

... do stuff after i get function_result

但它比我的脚本的默认版本花费了~分钟的时间，默认版本没有使用并行的东西。（为什么，如果你能向我解释的话，祝福你）

所以我所需要的就是尽快得到这个函数的结果，然后以“正常的节奏”处理这个结果。

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是否有可能以这种方式使用多处理，或者我做错了什么？

不确定您的重载函数到底是什么样子的，但您可以尝试将列表拆分成块，并将其传递给工作人员，如图所示：。我认为，

ProcessPoolExecutor.map

可能只是并行多次运行您的函数……我认为ProcessPoolExecutor的作用与multiprocessing.Pool.map相同，正如您所说，它将列表分块（）嗯，您是对的。这个主题/答案中的一些技巧如何？似乎他们在员工池中使用了一个

Manager（）

，这有一些开销，但我链接的答案可能是性能。如果您发布了函数的实际操作，可能会有所帮助，因为这可能是相关的？@Sparrow1029我的函数将列表作为参数，并对其元素进行了大量计算。正如我从文档中了解到的，不管函数具体做什么，其主要思想是将列表分成块，并在不同的线程/进程中使用它们，而不是一次迭代整个过程。这就是我想要做的。该线程与我的问题无关，但无论如何谢谢你）