可以终止作为池中工作人员的 python 进程吗？
Can one terminate a python process which is a worker in a pool?
每个 worker 运行一个长时间的 CPU-bound 计算。计算取决于可以随时更改的参数，即使在计算过程中也是如此。如果发生这种情况，计算的最终结果将变得毫无用处。我们不控制计算代码，因此我们无法发出停止信号。我们能做什么？
- 无： 让 worker 完成其任务，然后以某种方式认识到结果不正确，必须重新计算。这意味着继续使用处理器处理无用的结果，可能会持续很长时间。
- 不使用池： 根据需要创建和加入进程。然后我们可以终止无用的进程并创建另一个。我们甚至可以限制同时存在的进程数。不幸的是，我们不会重复使用流程。
- 找到终止和替换 Pool worker 的方法： 是否有可能终止 Pool worker？ Pool create 会替换已终止的吗？如果没有，是否有在池中创建新工作人员的外部方法？
鉴于严格的“无法更改计算代码”限制（防止间歇性地检查无效），您最好的选择可能是 #2。
在这种情况下，您针对 #2 提到的缺点（“不幸的是，我们不会重用流程。”）并不是什么大问题。当流程完成的工作相对于启动流程的开销较小时，重用流程是一个问题。但这听起来像是您在谈论 运行 秒或更长时间的过程； fork 一个新进程的成本（大多数类 UNIX 的默认行为）只是其中的一小部分，而 spawn 一个进程（MacOS 和 Windows 上的默认行为）通常是仍然以几分之一秒为单位进行测量。
比较：
选项 #1 很浪费；如果您的核心快要用完了，并且失效以任何频率发生，您不希望无限期地让核心在垃圾上嘎嘎作响。
选项 #3，即使可行，也只是巧合，并且可能会在 Python 的新版本中中断，因为明确杀死工人的行为并未记录在案。
每个 worker 运行一个长时间的 CPU-bound 计算。计算取决于可以随时更改的参数，即使在计算过程中也是如此。如果发生这种情况，计算的最终结果将变得毫无用处。我们不控制计算代码，因此我们无法发出停止信号。我们能做什么？
- 无： 让 worker 完成其任务，然后以某种方式认识到结果不正确，必须重新计算。这意味着继续使用处理器处理无用的结果，可能会持续很长时间。
- 不使用池： 根据需要创建和加入进程。然后我们可以终止无用的进程并创建另一个。我们甚至可以限制同时存在的进程数。不幸的是，我们不会重复使用流程。
- 找到终止和替换 Pool worker 的方法： 是否有可能终止 Pool worker？ Pool create 会替换已终止的吗？如果没有，是否有在池中创建新工作人员的外部方法？
鉴于严格的“无法更改计算代码”限制（防止间歇性地检查无效），您最好的选择可能是 #2。
在这种情况下，您针对 #2 提到的缺点（“不幸的是，我们不会重用流程。”）并不是什么大问题。当流程完成的工作相对于启动流程的开销较小时，重用流程是一个问题。但这听起来像是您在谈论 运行 秒或更长时间的过程； fork 一个新进程的成本（大多数类 UNIX 的默认行为）只是其中的一小部分，而 spawn 一个进程（MacOS 和 Windows 上的默认行为）通常是仍然以几分之一秒为单位进行测量。
比较：
选项 #1 很浪费；如果您的核心快要用完了，并且失效以任何频率发生，您不希望无限期地让核心在垃圾上嘎嘎作响。
选项 #3，即使可行，也只是巧合，并且可能会在 Python 的新版本中中断，因为明确杀死工人的行为并未记录在案。