Python multiprocessing 线程池的一点体会

问题背景:

多线程、多进程是常用的提高程序执行效率的方法。python中multiprocessing 包支持多进程。

下边是一个简单的多进程demo：

from multiprocessing import Pool
 
 
def f(x):  # 基本函数返回 x的平方
    return x * x
 
 
def my_callback(x):  # 回调函数,打印x
    print(x)
 
 
def multicore():
    pool = Pool(4)  # 创建可容纳四个进程的进程池
    for i in range(10):  # 从进程池中取出进程执行基本函数f,然后调用回调函数打印结果,执行10次
        pool.apply_async(f, args=(i,), callback=my_callback)
    pool.close()  # 关闭进程池, 不允许再添加新的进程
    pool.join()  # 等待所有子进程执行完毕
 
 
print("test")
if __name__ == '__main__':  # 主进程时执行
    multicore()

对于这个demo, 我们期望的执行情况是这样的: 先打印出 "test", 然后创建容纳4个进程的进程池, 通过进程池调用进程完成10次循环. 然而实际的执行结果却是这样的(用","替换了换行):

test,test,test,0,1,4,9,16,25,36,49,64,81,test,test

这里print("test")执行了5 次 显然不是我们期望的结果,为什么会这样呢?

分析&#