的Python：多处理IMAP和动态创建的池冻结

Question

有人能解释为什么这代码冻结（挂起永远），

import multiprocessing 
def foo(x): return x 
def main(): 
    print(list(multiprocessing.Pool().imap(foo, iter([1, 2, 3])))) 
main() 

虽然这个变体做工精细，

import multiprocessing 
def foo(x): return x 
pool = multiprocessing.Pool() 
def main(): 
    print(list(pool.imap(foo, iter([1, 2, 3])))) 
main() 

与这一个，

import multiprocessing 
def foo(x): return x 
def main(): 
    print(list(multiprocessing.Pool().map(foo, [1, 2, 3]))) 
main() 

顺便提及，能够在非initializatio动态创建multiprocessing.Pool（）在应用程序的n阶段，然后使用imap会非常有帮助。我尝试着在gdb中逐步完成它，并且它似乎被冻结在PyThread_acquire_lock ......但是我觉得在这么低的级别上进行了非常奇怪的调试。

Answer 1

显然这是一个Python 2.6.7的bug，至少已经被Python 2.7.3修复了。

这可以通过使用我的vimap包[https://github.com/gatoatigrado/vimap]解决。