Python多进程starmap提速效果不明显，该使用方式是否正确？

核心结论 #

你对starmap的语法使用没有错误，当前提速效果差属于正常现象，问题出在任务设计不符合多进程加速的适用场景。

• 任务粒度过细：你定义的add_one仅包含一次判断和加法运算，单步执行耗时不到1微秒，但你向进程池提交了1000万个独立任务。每一个任务都需要经过pickle序列化→跨进程传输→子进程执行→结果序列化→回传主进程的完整流程，累计的进程间通信(IPC)开销已经远大于计算本身的开销，多进程带来的计算提速被通信成本完全抵消。
• MacOS平台的进程启动开销：MacOS下Python的multiprocessing默认使用spawn模式创建子进程，子进程启动时会拷贝父进程的全部资源，你提前生成的1000万元素的列表本身占用内存接近80MB，子进程初始化的额外开销也会拉低整体效率。
• 资源竞争：1000万任务的调度、队列读写本身也会产生CPU资源竞争，进一步抵消多核收益。

核心思路是放大单任务的计算粒度，减少跨进程通信次数：
将全量列表拆分为和进程数匹配的大块，每个子进程一次性处理一整个块的数据，仅在块处理完成后再回传结果，把IPC次数从1000万次降到和进程数一致的个位数。
优化后的示例代码：

from multiprocessing import Pool
from itertools import repeat
import timeit
import multiprocessing

def add_one_batch(numbers_batch, flag):
    # 单进程一次性处理一个批次的所有数据
    res = []
    if flag == "a":
        for num in numbers_batch:
            res.append((num, num+1))
    else:
        for num in numbers_batch:
            res.append((num, None))
    return res

if __name__ == "__main__":
    numbers = list(range(10000000))
    # 拆分批次：按CPU核心数拆分，也可以根据实际情况调整批次大小
    cpu_cnt = multiprocessing.cpu_count()
    batch_size = len(numbers) // cpu_cnt
    batches = [numbers[i*batch_size : (i+1)*batch_size] for i in range(cpu_cnt)]
    # 处理最后一个不足batch_size的批次
    if len(numbers) % cpu_cnt != 0:
        batches.append(numbers[cpu_cnt*batch_size:])
    
    pool = Pool(cpu_cnt)
    for i in range(3):
        print(i)
        start_time = timeit.default_timer()
        flag = "a"
        # 提交批次任务，合并返回结果
        batch_results = pool.starmap(add_one_batch, zip(batches, repeat(flag)))
        new_numbers = [item for batch in batch_results for item in batch]
        print('time taken: ', timeit.default_timer() - start_time)

调整后你可以看到明显的多核提速效果，理论上8核设备可以拿到5-7倍左右的提速。
另外补充两个优化注意点：

1. 不要在全局作用域创建大对象和进程池，放到if __name__ == "__main__":块内，避免spawn模式下子进程重复执行全局代码，额外浪费资源。
2. 如果是数值计算场景，优先用numpy等向量化运算库处理，单进程效率就远高于纯Python循环的多进程实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者marlon