Python多处理模块:使用超时连接进程

Question

我正在进行复杂模拟参数的优化.我使用多处理模块来增强优化算法的性能.我在http://pymotw.com/2/multiprocessing/basics.html上学到了多处理的基础知识.根据优化算法中给定的参数,复杂模拟持续不同的时间,大约1到5分钟.如果选择的参数非常糟糕,则模拟可持续30分钟或更长时间,结果无效.所以我在考虑在多处理的超时中构建,这会终止所有持续超过定义时间的模拟.这是问题的抽象版本:

import numpy as np
import time
import multiprocessing

def worker(num):

    time.sleep(np.random.random()*20)

def main():

    pnum = 10    

    procs = []
    for i in range(pnum):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,), name = ('process_' + str(i+1)))
        procs.append(p)
        p.start()
        print 'starting', p.name

    for p in procs:
        p.join(5)
        print 'stopping', p.name

if __name__ == "__main__":
    main()

该行p.join(5)定义了5秒的超时.由于for循环for p in procs:,程序等待5秒直到第一个进程完成,然后再等待5秒直到第二个进程完成,依此类推,但我希望程序终止所有持续超过5秒的进程.此外,如果所有进程的持续时间都不超过5秒,则程序不得等待5秒钟.

Answer 1

如果要杀死所有可以在多处理中使用池的进程,则需要为所有执行定义一般超时,而不是单个超时.

import numpy as np
import time
from multiprocessing import Pool

def worker(num):
    xtime = np.random.random()*20
    time.sleep(xtime)
    return xtime

def main():

    pnum = 10
    pool = Pool()
    args = range(pnum)
    pool_result = pool.map_async(worker, args)

    # wait 5 minutes for every worker to finish
    pool_result.wait(timeout=300)

    # once the timeout has finished we can try to get the results
    if pool_result.ready():
        print pool_result.get(timeout=1)

if __name__ == "__main__":
    main()

这将为您提供一个列表,其中包含所有工作人员的返回值.
更多信息请访问:https: //docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.pool

Answer 2

您可以通过创建一个等待超时秒数的循环来执行此操作,经常检查是否所有进程都已完成.如果它们都没有在规定的时间内完成,那么终止所有进程:

TIMEOUT = 5 
start = time.time()
while time.time() - start <= TIMEOUT:
    if not any(p.is_alive() for p in procs):
        # All the processes are done, break now.
        break

    time.sleep(.1)  # Just to avoid hogging the CPU
else:
    # We only enter this if we didn't 'break' above.
    print("timed out, killing all processes")
    for p in procs:
        p.terminate()
        p.join()