在完成之前停止使用pool.apply_async（）生成的進程

Question

假設我們使用pool.apply_async（）生成了一些進程。 當一個進程返回值時，該如何停止所有其他進程？ 另外，這是獲取算法運行時間的正確方法嗎？ 這是示例代碼：-

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

我從來沒有做過，但是python文檔似乎給了一個應該怎么做的想法。

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

在您的代碼段中，我將執行以下操作：

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

而且您的計時方法似乎還可以。 我會在開始和停止時使用time.time() ，然后顯示減法，因為我已經習慣了。