Я реализовал многопроцессорный цикл, как объяснено в этом post
from multiprocessing import Pool
def process_image(name):
sci=fits.open('{}.fits'.format(name))
<process>
if __name__ == '__main__':
pool = Pool() # Create a multiprocessing Pool
pool.map(process_image, data_inputs) # process data_inputs iterable with pool
Разделение на куски работает очень хорошо, но одновременная обработка останавливается в некоторой точке и продолжается только как единое целоеэкземпляр завершен.
Существуют ли ограничения на то, что я могу использовать в функции, чтобы она работала с многопроцессорной обработкой, или у вас есть что-то еще, что могло вызвать паузу?
Iмного печатной продукции.Это проблема?