Как эффективно создать объектный итератор, который использует многопроцессорную обработку входных данных?

Question

Мне нужно создать итератор объекта, который принимает входные данные range и применяет некоторые операции, чтобы создать итератор простых чисел.Затем мне нужно передать этот простой итератор некоторому методу multiprocessing (возможно, imap?), Чтобы простые числа вычислялись с использованием параллельной обработки только при вызове объектного итератора.Это мой MWE:

import multiprocessing as mp
from itertools import islice

class PrimeIterator:
    """Iterator class"""
    def __init__(self, input_stream, *, number_of_processes=mp.cpu_count()):
        """Initiate object"""
        self.input = input_stream
        self.pool = mp.Pool(number_of_processes)

    def __iter__(self):
        """Return iterator"""
        self.iterator = map(is_prime, self.input)
        pool_iterator = self.pool.imap_unordered(pass_to_mp, self.iterator)
        return pool_iterator

    def __next__(self):
        """Return next item from iterator"""
        try:
            return next(pool_iterator)
        except StopIteration:
            return

def pass_to_mp(value):
    time.sleep(.4)
    return value         

def is_prime(n):
    if n < 2:
        return False, n
    elif n == 2:
        return True, n
    sqrt_n = int(n**0.5)+1
    return len([i for i in range(2, sqrt_n+1) if n % i == 0]) == 0, n

PrimeIterator можно проверить следующим образом:

list(islice(PrimeIterator(range(100), number_of_processes=10), 10))

и это вывод:

[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]

Несмотря на то, что яполучить правильные данные, время работы довольно долго.Есть ли более эффективная multiprocesing реализация данной задачи?