python多处理池方法不起作用

我正在建立一个使用50核的并行计算管道。但是，该系统仅使用1个内核。下面是我正在使用的测试代码

来自多处理导入池的

输入数学
def f（x）：
返回数学阶乘（x）
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
将池（50）作为p：
打印（p.map（f，范围（10000）））

我将代码保存在脚本中并运行它。但是，仅使用一个核心。关于我做错了什么有什么建议吗

---

为了

打印
p.map（f，range（10000））
表达式，在
p.map（f，range（10000））上隐式调用
str

在这么长的列表上调用
str
和这么大的数字是非常缓慢的。这就是一直在占用的东西。计算本身几乎是即时完成的，因此在查看核心使用情况时，您会错过它

请注意，
打印
在这种情况下也相对较快。具体来说，就是将列表转换为字符串占用了这里的时间。
确定吗？99%的代码执行时间将用于执行
print（）
（将在一个线程上），而不是计算值。你可能只是错过了它在一瞬间占用了50个核。