满足条件时终止所有进程

Terminate all processes when condition is met

我正在使用 starmap 运行 测试功能。
当进程首次找到排列 [5,2,4,3,1] 时,终止所有进程的 best/safest 方法是什么?

import multiprocessing as mp
import time

def testing(lts):
    # code ....
    start_time = time.time()
    for x in range(1,500000):
        gg = [1,2,3,4,5]
        random.shuffle(gg)
        ### if gg==[5,2,4,3,1] terminate all processes
    total_time = time.time() - start_time
    return total_time

if __name__ == '__main__':

    with mp.Pool(processes=4) as pool:
    ret = pool.starmap(testing, [(lst,) for x in range(4)])

我不是很熟悉所有这些 multiprocessing 东西,但是设置全局变量只适用于线程。 multiprocessing 创建不同的进程,因此全局变量将被复制,值的更改仅在 当前 进程中可见。

相反,使用 Manager,它在进程之间创建一个共享对象(例如字典、列表)。

可能有更简单的方法,但我选择创建一个共享的 Manager.list() 对象,它最初是空的。

找到组合后,只需在列表中添加一些内容即可。在所有进程中测试列表是否为空。我已经调整了你的例子,所以它按原样工作(这里不需要 numpyrandom.shuffle 工作正常。

import multiprocessing as mp, random
import time

def testing(lst):
    # code ....

    start_time = time.time()
    for x in range(1,500000):
        gg = [1,2,3,4,5]
        random.shuffle(gg)

        if gg==[5,2,4,3,1]:
            print(gg)
            lst.append(1)  # reflected on all processes
        if lst:
            # list is no longer empty: stop
            print("stop")
            break

    total_time = time.time() - start_time
    return total_time

if __name__ == '__main__':
    manager = mp.Manager()
    lst = manager.list()

    with mp.Pool(processes=4) as pool:
       ret = pool.starmap(testing, [(lst,) for x in range(4)])

    print(ret)

执行痕迹:

[5, 2, 4, 3, 1]
stop
stop
stop
stop
[0.031249523162841797, 0.015624523162841797, 0.015624523162841797, 0.015624523162841797]

如我们所见,当其中一个发现 "solution".

时,4 个进程已停止