如何实现“惰性”多处理？

Question

假设我有一些task.py，需要5分钟才能运行。

我需要使用1,000个不同的输入来运行task.py。 task.py的每次运行都完全独立且内存不足。我不在乎它们是否同时完成，而只是在完成它们。

我知道我可以使用multi-processing或multithreading，但是有没有好的理由不执行以下操作：

import subprocess
import sys
import numpy as np

for arg in np.arange(0, 1.01, .1):  
    print(contrib)
    pid = subprocess.Popen(
        [sys.executable, "C:/task.py", "--arg", str(arg)])