在嵌套循环中使用multiprocessor.Pool的正确方法

我正在使用multiprocessor.Pool()模块来加速"令人尴尬的并行"循环.我实际上有一个嵌套循环,并使用multiprocessor.Pool加速内循环.例如,如果没有并行化循环,我的代码将如下所示:

outer_array=[random_array1]
inner_array=[random_array2]
output=[empty_array]    

for i in outer_array:
    for j in inner_array:
        output[j][i]=full_func(j,i)

并行化:

import multiprocessing
from functools import partial

outer_array=[random_array1]
inner_array=[random_array2]
output=[empty_array]    

for i in outer_array:
    partial_func=partial(full_func,arg=i)     
    pool=multiprocessing.Pool() 
    output[:][i]=pool.map(partial_func,inner_array)
    pool.close()

我的主要问题是,如果这是正确的,我应该在循环中包含multiprocessing.Pool(),或者如果我应该在循环外创建池,即:

pool=multiprocessing.Pool() 
for i in outer_array:
     partial_func=partial(full_func,arg=i)     
     output[:][i]=pool.map(partial_func,inner_array)

另外,我不确定我是否应该在上面第二个例子的每个循环结尾处包含"pool.close()"行; 这样做有什么好处？

谢谢!