if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=numProcesses) as pool:
        results = pool.map_async(runMatch, iter(needleCompanies.items()),
            chunkSize=NUMBER_TWEAKED_IN_TESTING).get()
Многопроцессорность Python с работниками пула — оптимизация использования памяти