Python多进程池。当一个辅助进程确定不再需要执行更多工作时，如何退出脚本？

Question

mp.set_start_method('spawn')
total_count = Counter(0)
pool = mp.Pool(initializer=init, initargs=(total_count,), processes=num_proc)    

pool.map(part_crack_helper, product(seed_str, repeat=4))
pool.close()
pool.join()

所以我有一组工作人员在做一些工作。它只需要找到一个解决方案。因此，当一个工作进程找到解决方案时，我想停止一切。

我想到的一种方法是只调用sys.exit（）。但是，由于其他进程正在运行，因此似乎无法正常工作。

另一种方法是检查每个进程调用的返回值（part_crack_helper函数的返回值），然后在该进程上终止调用。但是，使用该map函数时，我不知道该怎么做。

我应该如何实现？

Answer 1

您可以使用Pool.apply_async中的回调。

这样的事情应该可以为您完成工作。

from multiprocessing import Pool


def part_crack_helper(args):
    solution = do_job(args)
    if solution:
        return True
    else:
        return False


class Worker():
    def __init__(self, workers, initializer, initargs):
        self.pool = Pool(processes=workers, initializer=initializer, initargs=initargs)

    def callback(self, result):
        if result:
            print "Solution found! Yay!"
            self.pool.terminate()

    def do_job(self):
        for args in product(seed_str, repeat=4):
            self.pool.apply_async(part_crack_helper, args=args, callback=self.callback)
        self.pool.close()
        self.pool.join()
        print "good bye"


w = Worker(num_proc, init, [total_count])
w.do_job()

Answer 2

如果可以使用其他库，可以用Pebble通过以下方法解决。该解决方案的优点是您可以额外指定超时。这意味着，如果有一个成功的工作程序，或者该程序用完了时间，程序就会结束：

from pebble import ProcessPool, ProcessExpired
from concurrent.futures import TimeoutError
import time

pool = ProcessPool()

def my_function(args):
    print("running " + str(args))
    time.sleep((args + 1) * 30)
    print("process won:" + str(args))
    return True


start_time = time.time()

future = pool.map(my_function, range(4), timeout=65)
iterator = future.result()

while True:
    try:
        result = next(iterator)
        if result:
            pool.stop()
            pool.join(timeout=0)
            break
    except StopIteration:
        break
    except TimeoutError as error:
        print("function took longer than %d seconds" % error.args[1])
    except ProcessExpired as error:
        print("%s. Exit code: %d" % (error, error.exitcode))
    except Exception as error:
        print("function raised %s" % error)
        print(error.traceback)  # Python's traceback of remote process

print("whole time: " + str(time.time() - start_time))