使用多处理限制核心数。进程

Question

我必须使用一个不同的参数运行相同的进程大约一百次，我想在具有16个内核的计算机上使用multiprocessing.Process()运行它但我只想使用4个内核（因为计算机是共享的）和其他人）。我试图避免multiprocessing.map()，因为我必须将几个参数传递给被调用的函数，所以我必须创建元组，依此类推。我可能还希望在进程之间进行通信并在将来传递参数，因此Process()和Queue()的组合似乎是正确的选择。所以这是一个非常简单的例子：

import multiprocessing

def run(mass, input_unit, unit):
    if input_unit == 'kg':
        if unit == 'kg':
            return mass
        elif unit == 'g':
            return 1e3 * mass
    elif input_unit == 'g':
        if unit == 'kg':
            return 1e3 * mass
        elif unit == 'g':
            return mass
return

p = []
for i in xrange(100):
    p.append(multiprocessing.Process(target=run, args=(i,'kg','g'), name=i))
    p[i].start()
for pi in p:
    pi.join()

（实际上我向run()传递了更多的参数，因此map()不是很方便。我已经读过这个号码应该通过调用来限制

queue = multiprocessing.Queue(Nproc)

并将队列传递给Process()，但这似乎也不起作用。发生的事情是，有100个进程同时运行（或至少16个，其余的等待运行，但所有100个进程都显示在top）

有没有办法告诉Process()使用不超过N内核并在其中一个内核完成后立即启动一个进程，而不必等待其他三个（这将发生在p.join()）？

谢谢！