为什么使用Python的多处理模块似乎不按顺序处理？

Question

我正在尝试学习使用Python的多处理模块.作为第一次测试,我想我会同时运行四个15秒的过程.我写了这个模块,我称之为"multiPtest.py"::

import time
import timeit
import multiprocessing


def sleepyMe(napTime):
    time.sleep(napTime)
    print "Slept %d secs" % napTime

def tester(numTests):
    #Launch 'numTests' processes using multiProcessing module
    for _ in range(numTests):
        p = multiprocessing.Process(target=sleepyMe(15))
        p.start() #Launch an 'independent' process
        #p.join() ##Results identical with or without join

def multiTester():
    #Time running of 4 processes
    totTime = timeit.Timer('tester(4)', setup = 'from multiPtest import     tester').repeat(1,1)
    print "Total = ", totTime[0]

但是,当我跑步时,我得到了这些结果:

Python 2.7.6 (default, Mar 22 2014, 22:59:56) 
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from multiPtest import *
>>> multiTester()
Slept 15 secs
Slept 15 secs
Slept 15 secs
Slept 15 secs
Total =  60.0739970207

我原本期望总时间接近15秒,而不是60秒.我知道我有4个核心,因为我看了/ proc/cpuinfo:

~/Projects/PythonProjects$ cat /proc/cpuinfo 
processor   : 0
vendor_id   : GenuineIntel
cpu family  : 6 
model       : 60
model name  : Intel(R) Core(TM) i7-4900MQ CPU @ 2.80GHz
stepping    : 3
microcode   : 0x17
cpu MHz     : 800.000
cache size  : 8192 KB
physical id : 0
siblings    : 8
core id     : 0
cpu cores   : 4
...

为什么我不能同时看到这4个睡眠者睡着了？我不应该在其他人睡着/忙碌时创建并启动新流程吗？我是否误解了多处理,Python的多处理模块或其他什么？

Answer 1

在线

p = multiprocessing.Process(target=sleepyMe(15))

你实际上已经调用 sleepyMe并使用result(None)作为target参数的值,因此等待15秒.尝试

p = multiprocessing.Process(target=sleepyMe, args=(15, ))

并在for循环之后将函数修改为join()所有子进程,否则它将立即返回,并且最终总时间接近于零.