多进程处理海量数据的关键在于合理拆分任务、轻量传递数据、可靠归集结果和精准控制资源。需按文件/时间/ID等维度切片，避免大对象序列化，优先传路径或参数，用临时文件或Queue汇总，进程数设为CPU核数附近，并限制单进程任务量。
用多进程处理海量数据，核心是把大任务拆开、让 CPU 多核真正跑起来，而不是只靠一个核硬扛。关键不在“开多少进程”，而在“怎么拆、怎么传、怎么收”。
不是所有任务都适合直接丢给 multiprocessing.Pool。先判断数据是否天然可分割——比如按文件、按时间范围、按 ID 区间、按行号分块。若原始数据是单个超大 CSV 或数据库表，得先切片（例如每 10 万行一组），再让每个进程处理一块。
进程间通信（IPC）有开销。大对象（如几 GB 的 DataFrame、大字典）直接用 Pool.map 会触发序列化+复制，反而拖慢速度甚至爆内存。
各进程算完，汇总结果常成瓶颈。别让主进程一个个 get() 等，也别用全局变量拼接（不安全）。
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开 50 个进程不一定比 8 个快，尤其当任务含 I/O 或内存密集操作时。
基本上就这些。多进程不是银弹，但只要拆得合理、传得轻量、收得干净、控得住资源，处理千万级数据就能从小时级降到分钟级。不复杂，但容易忽略细节。
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