Tengo un script largo que al final necesita ejecutar una función para todos los elementos de la gran lista que lleva mucho tiempo, considere por ejemplo:

input_a= [1,2,3,4] # a lengthy computation on some data
print('test.1') # for testing how the script runs
input_b= [5,6,7,8]  # some other computation
print('test.2')

def input_analyzer(item_a): # analyzing item_a using input_a and input_b
     return(item_a * input_a[0]*input_b[2])

from multiprocessing import Pool
def analyzer_final(input_list):
    pool=Pool(7)
    result=pool.map(input_analyzer, input_list)
    return(result)

my_list= [10,20,30,40,1,2,2,3,4,5,6,7,8,9,90,1,2,3] # a huge list of inputs

if __name__=='__main__':
        result_final=analyzer_final(my_list)
        print(result_final)
    return(result)

la salida de estos códigos varía de una ejecución a otra, pero lo que todas las ejecuciones tienen en común son varias ejecuciones de un script completo, ¡parece que al asignar 7 como Pool, todo el script se ejecutará aproximadamente 8 veces!

No estoy seguro si entendí bien el concepto de multiprocesamiento, pero pensé que lo que debería hacer es ejecutar la función 'input_analyzer' usando varias CPU y no ejecutar todo el script varias veces. en el caso de mi código real, es tan largo y me da un error extraño:

sin usar multiprocesamiento, ejecuto este código bien, no sé qué estoy haciendo mal aquí, especialmente con el error "El objeto del módulo AttributeError no tiene atributo"camino"" agradezco cualquier ayuda.