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我正在Windows 7 64中为高性能计算作业（使用matplotlib和jupyter实现一些动态绘图（使用multiprocessing.Pool.starmap_async和numpy和chrome）一点。我使用大小为4的工作程序Pool计算要绘制的数据，并将主要过程作为绘制过程。
我在此模型中发现，将5-list / 5-tuple（即list / tuple和1 int和4 {{ {} {1}}中的1}}常常导致仅将部分结果放入float中。似乎消费者进程因为试图从multiprocessing.Manager.Queue获取而死了，而里面没有任何东西，并且所有python进程的CPU百分比均为0。
我用Google搜索，发现是否需要将一个Queue传递给多个进程，我应该使用Queue而不是Queue，否则会出现异常。但是，即使我使用multiprocessing.Manager.Queue，我的python也不会给出multiprocessing.Queue（尽管在线运行示例确实会抛出Exception）。
我尝试将multiprocessing.Queue / Exception仅包含一个元素，但突然之间效果很好。我尝试减少每个list的计算时间，尽管有时它仍然不起作用，但卡在中间的可能性却大大降低了。我终于用tuple取代了map，一切正常。
与multiprocessing.Manager.Queue相比，multiprocessing.Pipe或multiprocessing.Queue有问题吗？还是在编写相关代码时需要注意什么？