いつmultiprocessing.Pool.joinを呼び出す必要がありますか？

次のように 'multiprocess.Pool.imap_unordered'を使用しています

from multiprocessing import Pool
pool = Pool()
for mapped_result in pool.imap_unordered(mapping_func, args_iter):
    do some additional processing on mapped_result

forループpool.closeまたはpool.joinforループの後に呼び出す必要がありますか？

いいえ、使用しませんが、プールを使用しない場合は、おそらく良い考えです。

このSOの投稿でTim Petersが電話をかける理由、pool.closeまたはpool.joinよく言われる理由：

Pool.close（）については、Poolインスタンスにこれ以上の作業を送信する予定がない場合にのみ呼び出す必要があります。したがって、Pool.close（）は通常、メインプログラムの並列化可能な部分が終了したときに呼び出されます。次に、すでに割り当てられているすべての作業が完了すると、ワーカープロセスが終了します。

また、Pool.join（）を呼び出して、ワーカープロセスが終了するのを待つことも優れた方法です。他の理由の中でも、並列化されたコードで例外を報告する良い方法がないことがよくあります（例外は、メインプログラムが行っていることに漠然と関連するコンテキストでのみ発生します）。Pool.join（）は、発生した例外を報告できる同期ポイントを提供します他の方法では見られないワーカープロセス

私が使用していないときにPythonのmultiprocessing.poolでメモリ使用量が増加し続けるのと同じメモリ問題がありましたpool.close()pool.join()とき、およびpool.map()レーベンシュタイン距離を計算する関数で使用しているありました。関数は正常に機能しましたが、Win7 64マシンではガベージコレクションが適切に行われず、オペレーティングシステム全体が停止するまで、関数が呼び出されるたびにメモリ使用量が制御不能になり続けました。リークを修正したコードは次のとおりです。

stringList = []
for possible_string in stringArray:
    stringList.append((searchString,possible_string))

pool = Pool(5)
results = pool.map(myLevenshteinFunction, stringList)
pool.close()
pool.join()

プールを閉じて参加した後、メモリリークはなくなりました。