<br><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;"><div class="gmail_quote"><div>You are right on your suspicion. I was making a clean run on each file. That is deleting everything except the sea files in the folders. With this configuration multiprocessing module&#39;s pooling approach doesn&#39;t work. It cannot branch into the external script completely. However when I leave the processed outputs in the folders and run the script it works and takes much less than IPython&#39;s parallelism. Not the question is how to explain this behaviour.<br>

<br>End of my 2.4 to 2.7X speed-up happiness :)<br><br></div></div></blockquote><div><br>I know this form experience.  Every time I have had speedups that were too good to be true, there was always something hidden<br>that ended the pipe-dream.<br>
<br>But I just want to clarify a few points:<br><br>* What is the len of the iterable that you pass to the various parallel versions of map?<br><br>* About how long on average does it take to compute things for one element of the iterable?<br>
<br>Because I don&#39;t have the data, I can&#39;t tell these things from your scripts.<br><br>Cheers,<br><br>Brian<br></div></div>