这里有很多答案，但似乎没有一个能提供适用于任何版本的Python 2/3兼容代码。如果您希望代码能够正常工作，这将适用于以下任一Python版本：

# For python 2/3 compatibility, define pool context manager
# to support the 'with' statement in Python 2
if sys.version_info[0] == 2:
    from contextlib import contextmanager
    @contextmanager
    def multiprocessing_context(*args, **kwargs):
        pool = multiprocessing.Pool(*args, **kwargs)
        yield pool
        pool.terminate()
else:
    multiprocessing_context = multiprocessing.Pool

之后，您可以使用常规的Python3方式进行多处理。例如：

def _function_to_run_for_each(x):
       return x.lower()
with multiprocessing_context(processes=3) as pool:
    results = pool.map(_function_to_run_for_each, ['Bob', 'Sue', 'Tim'])    print(results)

将在Python 2或Python 3中工作。

对于Python 2，可以使用此技巧

def fun(a, b):
    return a + b

pool = multiprocessing.Pool(processes=6)
b = 233
pool.map(lambda x:fun(x, b), range(1000))

Python 2的更好解决方案：

from multiprocessing import Pool
def func((i, (a, b))):
    print i, a, b
    return a + b
pool = Pool(3)
pool.map(func, [(0,(1,2)), (1,(2,3)), (2,(3, 4))])

输出

2 3 4

1 2 3

0 1 2

out[]:

[3, 5, 7]

将所有参数存储为元组数组。

该示例表示，通常调用函数为：

def mainImage(fragCoord: vec2, iResolution: vec3, iTime: float) -> vec3:

而是传递一个元组并解压缩参数：

def mainImage(package_iter) -> vec3:
    fragCoord = package_iter[0]
    iResolution = package_iter[1]
    iTime = package_iter[2]

预先使用循环构建元组：

package_iter = []
iResolution = vec3(nx, ny, 1)
for j in range((ny-1), -1, -1):
    for i in range(0, nx, 1):
        fragCoord: vec2 = vec2(i, j)
        time_elapsed_seconds = 10
        package_iter.append((fragCoord, iResolution, time_elapsed_seconds))

然后通过传递元组数组来执行所有using map：

array_rgb_values = []

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    for val in executor.map(mainImage, package_iter):
        fragColor = val
        ir = clip(int(255* fragColor.r), 0, 255)
        ig = clip(int(255* fragColor.g), 0, 255)
        ib = clip(int(255* fragColor.b), 0, 255)

        array_rgb_values.append((ir, ig, ib))

我知道Python有*和**用于开箱，但我还没有尝试过。

使用高级库并发期货也比使用低级多处理库更好。

答案取决于版本和情况。最近版本的Python（从3.3开始）的最一般的答案首先由J.F.Sebastian在下面描述。1它使用Pool.starmap方法，接受一系列参数元组。然后，它会自动将每个元组中的参数解包，并将它们传递给给定的函数：

import multiprocessing
from itertools import product

def merge_names(a, b):
    return '{} & {}'.format(a, b)

if __name__ == '__main__':
    names = ['Brown', 'Wilson', 'Bartlett', 'Rivera', 'Molloy', 'Opie']
    with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool:
        results = pool.starmap(merge_names, product(names, repeat=2))
    print(results)

# Output: ['Brown & Brown', 'Brown & Wilson', 'Brown & Bartlett', ...

对于早期版本的Python，您需要编写一个助手函数来显式地解包参数。如果要与一起使用，还需要编写一个包装器，将Pool转换为上下文管理器。（感谢穆恩指出了这一点。）

import multiprocessing
from itertools import product
from contextlib import contextmanager

def merge_names(a, b):
    return '{} & {}'.format(a, b)

def merge_names_unpack(args):
    return merge_names(*args)

@contextmanager
def poolcontext(*args, **kwargs):
    pool = multiprocessing.Pool(*args, **kwargs)
    yield pool
    pool.terminate()

if __name__ == '__main__':
    names = ['Brown', 'Wilson', 'Bartlett', 'Rivera', 'Molloy', 'Opie']
    with poolcontext(processes=3) as pool:
        results = pool.map(merge_names_unpack, product(names, repeat=2))
    print(results)

# Output: ['Brown & Brown', 'Brown & Wilson', 'Brown & Bartlett', ...

在更简单的情况下，使用固定的第二个参数，也可以使用partial，但仅在Python 2.7+中使用。

import multiprocessing
from functools import partial
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def poolcontext(*args, **kwargs):
    pool = multiprocessing.Pool(*args, **kwargs)
    yield pool
    pool.terminate()

def merge_names(a, b):
    return '{} & {}'.format(a, b)

if __name__ == '__main__':
    names = ['Brown', 'Wilson', 'Bartlett', 'Rivera', 'Molloy', 'Opie']
    with poolcontext(processes=3) as pool:
        results = pool.map(partial(merge_names, b='Sons'), names)
    print(results)

# Output: ['Brown & Sons', 'Wilson & Sons', 'Bartlett & Sons', ...

1.这大部分都是由他的答案激发的，而他的答案很可能应该被接受。但由于这本书一直停留在顶端，似乎最好为未来读者改进它。

pool.map是否有支持多个参数的变体？

Python 3.3包含pool.starmap（）方法：

#!/usr/bin/env python3
from functools import partial
from itertools import repeat
from multiprocessing import Pool, freeze_support

def func(a, b):
    return a + b

def main():
    a_args = [1,2,3]
    second_arg = 1
    with Pool() as pool:
        L = pool.starmap(func, [(1, 1), (2, 1), (3, 1)])
        M = pool.starmap(func, zip(a_args, repeat(second_arg)))
        N = pool.map(partial(func, b=second_arg), a_args)
        assert L == M == N

if __name__=="__main__":
    freeze_support()
    main()

对于旧版本：

#!/usr/bin/env python2
import itertools
from multiprocessing import Pool, freeze_support

def func(a, b):
    print a, b

def func_star(a_b):
    """Convert `f([1,2])` to `f(1,2)` call."""
    return func(*a_b)

def main():
    pool = Pool()
    a_args = [1,2,3]
    second_arg = 1
    pool.map(func_star, itertools.izip(a_args, itertools.repeat(second_arg)))

if __name__=="__main__":
    freeze_support()
    main()

输出

1 1
2 1
3 1

注意这里是如何使用itertools.izip（）和itertools.crepeat（）的。

由于@unsubu提到的错误，您不能在Python 2.6上使用functools.partial（）或类似功能，因此应该显式定义简单包装函数func_tar（）。另请参阅uptimebox建议的解决方法。