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()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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.