在完成之前停止使用 pool.apply_async() 生成的进程答案

【问题标题】：Stopping the processes spawned using pool.apply_async() before their completion在完成之前停止使用 pool.apply_async() 生成的进程
【发布时间】：2016-01-24 18:39:00
【问题描述】：

假设我们有一些使用 pool.apply_async() 生成的进程。当其中任何一个返回值时，如何停止所有其他进程？另外，这是获得算法运行时间的正确方法吗？这是示例代码：-

import timeit
import multiprocessing as mp

data = range(1,200000)

def func(search):
    for val in data:
        if val >= search:
            # Doing something such that other processes stop ????
            return val*val 

if __name__ == "__main__":
    cpu_count = mp.cpu_count()
    pool = mp.Pool(processes = cpu_count)

    output = []

    start = timeit.default_timer()

    results = []
    while cpu_count >= 1:
        results.append(pool.apply_async(func, (150000,)))
        cpu_count = cpu_count - 1

    output = [p.get() for p in results]
    stop = timeit.default_timer()
    print output

    pool.close()
    pool.join()

    print "Running Time : " + str(stop - start) + " seconds"

【问题讨论】：

标签： python

【解决方案1】：

我从来没有这样做过，但是 python 文档似乎给出了一个关于如何做到这一点的想法。

参考：https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.terminate

在你的 sn-p 中，我会这样做：

while cpu_count >= 1:
        if len(results)>0:
            pool.terminate()
            pool.close()
            break
        results.append(pool.apply_async(func, (150000,)))
        cpu_count = cpu_count - 1

您的计时方法似乎还可以。我会在开始和停止时使用time.time()，然后显示减法，因为我已经习惯了。

【讨论】：