在完成之前停止使用pool.apply_async（）生成的进程

Question

假设我们使用pool.apply_async（）生成了一些进程。 当一个进程返回值时，该如何停止所有其他进程？ 另外，这是获取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"

Answer 1

我从来没有做过，但是python文档似乎给了一个应该怎么做的想法。

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

在您的代码段中，我将执行以下操作：

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

而且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。