Question

我正在使用python的多处理库进行多个进程的蒙特卡罗模拟。这些过程基本上是猜测一些对象，如果满足某些条件，它会被添加到共享列表中。如果此列表符合某些条件，我的计算结束。

我当前的代码如下所示:(伪代码没有不重要的细节）

mgr = Manager()
ns = mgr.Namespace()
ns.mylist = []
ns.othersharedstuff = x
killsig = mgr.Event()
processes = [ MyProcess(ns, killsig) for _ in range(8) ]
for p in processes: p.start()
for p in processes: p.join()
get data from ns.mylist()

def MyProcess.run(self):
    localdata = y
    while not killsig.is_set():
        x = guessObject()
        if x.meetsCondition():
            add x to ns.mylist and put local data into ns()
            if ns.mylist meets condition:
                killsig.set()
    put local data into ns()

当我将'while not killsig.is_set（）：'with'while True：'替换时，我的模拟速度提高了约25％！（当然，除了它不再终止）

有没有比使用信号更快的方法？如果每个进程的非同步本地数据丢失并不重要，那么涉及process.terminate（）的内容也可以。

Answer 1

由于您的原始进程包含所有子进程的列表，为什么不使用它来终止进程？我正在想象这样的事情：

ns.othersharedstuff = x
killsig = mgr.Event()
processes = [ MyProcess(ns, killsig) for _ in range(8) ]
for p in processes: p.start()
while not killsig.isSet():
    time.sleep(0.01) # 10 milliseconds 
for p in processes: p.terminate()
get data from ns.mylist()

然后你可以将while循环设置为while true:

Python多处理：向所有进程发送事件信号的最快方式？

1 个答案: