使用for循环实现Python多进程为何耗时显著增加？

先对比你提到的两段核心代码的关键差异：

视频中的代码（耗时1.8秒） #

a = mp.Process(target=counter, args=(25000000,))
b = mp.Process(target=counter, args=(25000000,))
c = mp.Process(target=counter, args=(25000000,))
d = mp.Process(target=counter, args=(25000000,))

a.start()
b.start()
c.start()
d.start()

b.join()
a.join()
c.join()
d.join()

你修改后的代码（耗时10.8秒） #

processes = []
for i in range(1, 4):
    processes.append(mp.Process(target=counter, args=(250000000,)))

for i in range(len(processes)):
    processes[i].start()
for i in range(len(processes)):
    processes[i].join()

性能差异的核心原因和for循环无关，是两段代码的任务量与进程数量完全不同：

• 单进程任务量差10倍：视频里每个进程处理2500万次计数，你写的是2.5亿次，单进程工作量直接翻了10倍
• 进程数量少1个：视频里是4个进程并行，你的循环range(1,4)只生成3个进程，并行处理能力进一步降低

把这两个点修正——比如把循环改成range(4)，参数改成25000000——再运行，性能就能和视频版本对齐了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者agctute