计算多处理代码中函数所用的时间

Question

我需要计算某个代码块在多处理环境中花费的时间。我在这里使用示例代码进行解释。

import time
from multiprocessing import Process, Queue

class test():

    def __init__(self):
        self.processed_q = Queue()

    def worker(slef,n):
        #some code

        #start of code for which I need to calculate time
        st = time.time()
        time.sleep(n)
        et = time.time()-st
        #end of code for which I need to calculate time
        return et

        #some code

    def fun(self, n):
        total_time = 0
        for i in range(n):
            total_time += self.worker(i)

        self.processed_q.put(total_time)


    def run(self):
        now = time.time()

        pids = []
        for i in range(5):
            p = Process(target=self.fun, args=(i,))
            pids.append(p)
            p.start()

        for p in pids:
            p.join()

        tt = 0
        while not self.processed_q.empty():
            tt += self.processed_q.get()

        print time.time()-now #total time taken by the program
        print tt #total time taken by the worker function

t = test()
t.run()

我想在工作人员函数中找到一段代码所花费的时间，并希望对很多调用进行总结。让我们将此时间称为total_worker_time，并将程序所用的时间称为total_program_time。当我打印两者时，我发现total_worker_time大于total_program_time。这怎么可能？我是以错误的方式解释结果吗？

如果此方法在计算工作方法中的时间错误，请建议一些方法。如何根据计划的总时间表示工人职能所花费的总时间？