为什么我的Python multiprocessing代码运行速度比YouTube教程示例慢

• 运行环境启动开销差异：你观察到的0.2秒差距核心不是笔记本和台式机的硬件差异，大多是操作系统和运行容器的额外开销导致。首先不同操作系统的多进程启动逻辑不同，Linux默认使用fork模式创建子进程，开销远低于Windows/macOS默认的spawn模式，教程作者大概率在Linux环境运行，启动10个进程的额外开销会比Windows环境少100~300ms。
• PyCharm运行额外开销：PyCharm的内置运行终端会做输出捕获、进程状态监控等额外操作，会增加约100~200ms的耗时，你可以直接用系统自带的命令行终端执行代码，就能大幅压缩这部分开销。
• 系统瞬时调度影响：即便CPU内存没有占满，后台进程的瞬时资源抢占、调度优先级调整也会带来几十毫秒的耗时波动，多次运行取平均值可以得到更稳定的测试结果。
• Python版本差异：不同Python版本对multiprocessing模块的底层逻辑有细微调整，也会带来微小的耗时差异，影响占比极低。

• 该行代码完全不会影响运行速度，你的判断是正确的。
• 教程中不需要添加即可运行的原因是作者使用的Linux/macOS系统默认采用fork模式创建子进程，该模式会直接复制父进程的内存空间，不需要重新导入主模块，因此不会出现递归启动进程的报错。Windows系统默认采用spawn模式，创建子进程时会重新导入主模块，不加该行判断会导致代码递归执行报错，添加该行是跨平台兼容的标准最佳实践，不会带来任何性能损耗。

如果需要进一步压缩耗时，可尝试以下操作：

• 放弃使用PyCharm内置运行功能，直接通过系统命令行终端执行代码
• 若业务场景需要重复创建多进程，可使用multiprocessing.Pool或concurrent.futures.ProcessPoolExecutor实现进程复用，避免反复创建销毁进程的开销
• 相同硬件条件下，使用Linux环境运行可获得最低的进程启动开销

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wong jacky