相关疑难解决方法(0)

Python concurrent.futures和ProcessPoolExecutor提供了一个简洁的界面来安排和监视任务.期货甚至提供 .cancel()方法:

cancel():尝试取消通话.如果当前正在执行调用且无法取消,则该方法将返回False,否则将取消调用并且该方法将返回True.

不幸的是,在一个类似的问题(关于asyncio)中,回答声称运行任务是不可取消的,使用这个剪切的文档,但文档不要说,只有它们运行和不可解决.

向进程提交multiprocessing.Events也是不可能的(通过参数执行此操作,如在multiprocess.Process中返回RuntimeError)

我想做什么？我想分区搜索空间并为每个分区运行任务.但它足以拥有一个解决方案,而且这个过程是CPU密集型的.那么有一种实际的舒适方式可以通过使用ProcessPool开始来抵消收益吗？

例:

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, FIRST_COMPLETED, wait

# function that profits from partitioned search space
def m_run(partition):
    for elem in partition:
        if elem == 135135515:
            return elem
    return False

futures = []
# used to create the partitions
steps = 100000000
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as pool:
    for i in range(4):
        # run 4 tasks with a partition, but only *one* solution is needed
        partition = range(i*steps,(i+1)*steps) …