使用时multiprocessing.dummy，您使用的是线程，而不是进程：
multiprocessing.dummy复制API的API，multiprocessing但仅不过是threading模块周围的包装器。
这意味着您受到全局解释器锁（GIL）的限制，并且实际上只有一个线程可以一次执行cpu绑定的操作。这将使您无法充分利用cpu。如果要在所有可用内核之间获得完全的并行性，则需要解决您遇到的酸洗问题multiprocessing.Pool。
请注意，multiprocessing.dummy如果您需要并行化的工作是受IO限制的，或者利用释放GIL的C扩展名，则这可能仍然有用。但是，对于纯Python代码，您需要multiprocessing。
602392714
清零编程群