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Sto cercando di utilizzare il pacchetto multiprocessing per Python. Osservando i tutorial, la tecnica più chiara e intuitiva sembra utilizzare pool.map, che consente all'utente di nominare facilmente il numero di processi e passare una funzione a pool.map e un elenco di valori per quella funzione da distribuire tra le CPU. L'altra tecnica che ho incontrato è using queues per gestire un pool di lavoratori. Questo answer svolge un eccellente lavoro spiegando la differenza tra pool.map, pool.apply e pool.apply_async, ma quali sono i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo di pool.map rispetto all'utilizzo di code come in questo example?Python Multiprocessing: pool.map vs using code
'pool.map' chiude automaticamente i processi quando viene completato? – Michael
Dalla documentazione: '' Quando l'oggetto pool è garbage collocato, terminate() verrà chiamato immediatamente .''. Ma non ci farei affidamento: sarebbe meglio se ti fossi assicurato che la piscina fosse chiusa alla fine della tua app. Altrimenti, potresti finire con alcuni zombi rimasti nel tuo sistema. Per quanto riguarda 'pool.map' - no, non chiude i processi. I processi vivono fino a quando la loro piscina non è chiusa o orfana. –