multiprocessing.Pool.map比正常映射慢很长的序列？

Question

map(f,very long sequence)比multiprocessing.Pool.map(f, very long sequence)快？

x是元组的字典。看起来像

  

[（0，{0：50}），（1，{0：44，67：58，76：8，93：91}），（3，{24：35，45：93}）]

f函数映射到x上，并计算x的所有值之和。

import  multiprocessing
import random

random.seed(1234)

def ParallelMap(func,argList,threads=5):
    pool = multiprocessing.Pool(processes = threads)
    res=pool.map(func, argList)
    pool.close()
    pool.join()
    return res

def f(mytuple):
    mysum = 0
    for k,v in mytuple[1].items():
        mysum += v
    return mysum

if __name__=="__main__":
    step = 500000
    mydict_dict = {}
    for i in range(step):
        temp_dict = {}
        for i in range(random.randrange(1,5)):
            temp_dict[random.randrange(100)] = random.randrange(100)
        mydict_dict[random.randrange(step)] = temp_dict
    x = mydict_dict.items()

    #print(sum(map(f, x)))
    print(sum(ParallelMap(f, x)))

sum(map(f, x))的时间是：

  

真实0m3.160s

     

用户0m3.095s

     

sys 0m0.058s

sum(ParallelMap(f, x))的时间是：

  

真实0m5.184s

     

用户0m5.679s

     

sys 0m0.323s

即使使用pool.map(func, argList)或pool.imap(func, argList, chunksize=50000)也无法提高速度。