Question

我尝试使用多处理池包含两个for循环的简单python代码。

首先我设置pool = 1，总执行时间= 22211 ms。

而对于pool = 40，40个进程中每个进程的总执行时间为=

所需时间：24045，所需时间：24047，所需时间：24072，所需时间：24096，所需时间：24117，所需时间：24120，所需时间：24158，所需时间：24165，所需时间：24215，所用时间：24346，拍摄时间：24395，拍摄时间：24499，拍摄时间：24619，拍摄时间：24860，拍摄时间：27499，所需时间：31077，所需时间：32225，所需时间：33708，所需时间：37483，所用时间：37516，服用时间：37520，拍摄时间：37532，拍摄时间：37555，拍摄时间：37575，拍摄时间：37579，拍摄时间：37590，所需时间：37636，所需时间：37639，拍摄时间：37671，拍摄时间：37672，时间：37715，拍摄时间：37780，拍摄时间：37799，拍摄时间：37805，拍摄时间：37821，所需时间：37832，所需时间：37849，所需时间：37958，所需时间：38080，所用时间：38086（所有时间都在ms。）

系统信息：它是在具有超线程的56个CPU核心的机器上运行的。我的代码是：

import time
from multiprocessing import Pool
def compute(da):
    start_time = int(round(time.time() * 1000))
    sum = 0
    for i in range(10000):
        for j in range(50000):
            sum = sum + j
    print (sum)
    print ('Time taken: '+ str(int(round(time.time() * 1000))-start_time))

#start_time = int(round(time.time() * 1000))
data1 = ['1']
data40 = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12,'13','14','15','16','17','18','19','20','21','22','23','24','25','26','27','28','29','30','31','32','33','34','35','36','37','38','39','40]
# FOR ONE PROCESS
p = Pool(1)
p.map(compute, data1)
# FOR 40 PROCESS
p = Pool(40)
p.map(compute, data40)

我们可以看到执行时间从24045（第一个过程）逐渐增加到38086（第40个过程）。

我想知道，为什么会这样？提前谢谢。

python中的多处理如何增加执行时间？

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