在这种情况下，多处理是一种转移注意力的方法。如果在定义args之后打印它，您将看到一个空列表。您将需要如下修复zip行以创建元组列表。zip返回两个（或更多）项中较短的一个。在这种情况下，你有一个长度为16的range对象和一个长度为0的ProxyDict对象（开始时是空的）。作为一个小例子，看看：list(zip([1, 2], dict()))，它返回一个长度为0的列表。
另外，我猜您希望将job_n作为名称放入该高速缓存字典中。

import multiprocessing as mp
from multiprocessing.managers import SyncManager
n_cores = mp.cpu_count()
def parallel_fn(job_n, cache):
    # Change 'job_b' to job_n
    cache[job_n] = job_n
    return job_n
if __name__=="__main__":
    with SyncManager() as manager:
        shared_cache = manager.dict()
        
        # Create a list of tuples to use as args in starmap
        args = [(n, shared_cache) for n in range(n_cores)]
        with mp.Pool(n_cores) as pool:
            result = pool.starmap(parallel_fn, args)
            print(result)
        
        print(shared_cache)

字符串
在我的8核机器上，输出是：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7}

型