初学者多处理p.join节省CPU？

Question

就我下面的代码而言，process.join（）是否从一开始就扼杀了进行多重处理的真正原因？因为我只对一个函数使用多处理，但我认为它比使用多线程（以毫秒为单位）要好

假设我的scanfunction基本上是I/O绑定的，但有时需要50毫秒才能解析，所以我认为多处理可能会进一步减少这种开销

如果我不使用process.join（），程序的循环速度会非常快，因此CPU的使用率会上升很多，因此我想知道process.join（）是否会有什么好处(已经看了文件，但还不确定）

我为“多处理的持续时间”计时，但它更像是多处理部分之外的持续时间，因为它会测量启动新进程的开销（我想是加载我设置的所有其他模块）

我这样编码的原因是为了在主脚本的其他部分使用常规的“main”进程的同时，为scanfunction创建一个“子进程”？因此总共有2个CPU使用率

import multiprocesssing
initial_time = time.time()

#OTHER CODE HERE

if __name__ == "__main__":

    while True:
        print("Duration for multiprocessing: %s" %str(time.time()-initial_time))

        #START SCAN PROCESS IF IT DOESN'T EXIST
        for process in multiprocessing.active_children():
            if "SCAN" in str(process):
                break
        else:
            process = multiprocessing.Process(target=scanfunction, name="SCAN")
            process.start()
            process.join()
        initial_time = time.time()

        #OTHER CODE HERE