为什么ProcessPoolExecutor是串行工作的？
ProcessPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures模块中的一个类，它提供了在多个进程中执行可调用对象的功能。但是，由于GIL（全局解释器锁）的存在，Python解释器在执行Python字节码时只能在一个线程中运行，因此ProcessPoolExecutor在执行任务时实际上是串行执行的。
具体地说，ProcessPoolExecutor会根据设定的进程数创建一个进程池，并将任务分发给这些进程进行执行。每个进程都拥有独立的解释器和GIL，可以并行执行任务。然而，由于GIL的限制，每个进程中的Python代码仍然是在单个线程中运行的，无法利用多核处理器的并行计算能力。
因此，虽然ProcessPoolExecutor提供了多进程并发执行任务的能力，但在Python中无法实现真正的并行计算。如果需要充分利用多核处理器的并行计算能力，可以考虑使用其他语言或框架，如C++的OpenMP、Java的并发库、Golang等。
关于ProcessPoolExecutor的优势，它提供了简单易用的接口，可以方便地在多进程环境中执行任务，并利用多核处理器的优势加速计算。同时，它还具有任务调度、结果获取和异常处理等功能，方便管理和监控任务的执行。
适用场景包括但不限于：
- CPU密集型任务：对于需要大量计算的任务，可以将任务分发给多个进程并行执行，提高计算速度。
- IO密集型任务：对于涉及到网络通信、磁盘读写等IO操作的任务，使用多进程可以避免阻塞主线程，提高整体的效率。
- 并行化处理：对于可以拆分为多个独立子任务的问题，使用ProcessPoolExecutor可以将子任务分发给多个进程并行处理，提高整体的处理能力。
腾讯云相关产品中，推荐使用Serverless Cloud Function（SCF）进行任务的并发执行。SCF是腾讯云提供的无服务器计算服务，可以在每次执行时动态分配计算资源，实现自动弹性伸缩。通过编写SCF函数，可以实现类似于ProcessPoolExecutor的任务并发执行功能。
了解更多关于腾讯云Serverless Cloud Function（SCF）的信息，可以参考腾讯云官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/583
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print(f'Processing {os.getpid()} done on {item}')
executor = ProcessPoolExecutorrange(10):
if
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return number
result = executor.map(calculate
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import con
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pool = futures.ProcessPoolExecutorb
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、、、、
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print('Took %.3f second
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if THREADS:else:
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with concurrent.futures.P
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