我正在尝试以这种方式使用 python 的多处理包:
featureClass = [[1000, k, 1] for k in drange(start, end, step)] #list of arguments
for f in featureClass:
pool.apply_async(worker, args=f, callback=collectMyResult)
pool.close()
pool.join
在池的进程中,我想避免等待那些需要超过 60 秒才能返回结果的进程。这可能吗?
最佳答案
这是一种无需更改 worker 函数即可执行此操作的方法。需要两个步骤:
multiprocessing.Pool 的 maxtasksperchild 选项来确保池中的工作进程在每次任务执行后重新启动。 worker,然后等待该线程的结果 timeout 秒。使用守护线程很重要,因为进程在退出前不会等待守护线程完成。如果超时到期,您退出(或中止 - 这取决于您)包装函数,这将结束任务,并且因为您设置了 maxtasksperchild=1,导致 Pool 终止工作进程并启动一个新进程。这意味着执行您实际工作的后台线程也会中止,因为它是守护线程,并且它所在的进程已关闭。
import multiprocessing
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
from functools import partial
def worker(x, y, z):
pass # Do whatever here
def collectMyResult(result):
print("Got result {}".format(result))
def abortable_worker(func, *args, **kwargs):
timeout = kwargs.get('timeout', None)
p = ThreadPool(1)
res = p.apply_async(func, args=args)
try:
out = res.get(timeout) # Wait timeout seconds for func to complete.
return out
except multiprocessing.TimeoutError:
print("Aborting due to timeout")
raise
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(maxtasksperchild=1)
featureClass = [[1000,k,1] for k in range(start,end,step)] #list of arguments
for f in featureClass:
abortable_func = partial(abortable_worker, worker, timeout=3)
pool.apply_async(abortable_func, args=f,callback=collectMyResult)
pool.close()
pool.join()
任何超时的函数都会引发multiprocessing.TimeoutError。请注意,这意味着您的回调不会在超时发生时执行。如果这是 Not Acceptable ,只需更改 abortable_worker 的 except block 以返回某些内容,而不是调用 raise。
另请记住,在每次任务执行后重新启动工作进程会对 Pool 的性能产生负面影响,因为会增加开销。您应该针对您的用例衡量这一点,看看是否值得权衡是否有能力中止工作。如果这是一个问题,您可能需要尝试另一种方法,比如在 worker 运行时间过长时合作中断它,而不是试图从外部杀死它。有很多关于 SO 的问题都涵盖了这个主题。
关于python - 超时后如何中止 multiprocessing.Pool 中的任务?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29494001/
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