Python Multiprocessing：向所有进程发出事件信号的最快方法？

我正在使用python的多处理库对多个进程进行蒙特卡洛模拟.进程基本上会猜测某个对象,如果满足某些条件,它将被添加到共享列表中.如果此列表满足某些条件,我的计算就完成了.我当前的代码如下所示：(伪代码,没有不重要的...

我正在使用python的多处理库对多个进程进行蒙特卡洛模拟.进程基本上会猜测某个对象,如果满足某些条件,它将被添加到共享列表中.如果此列表满足某些条件,我的计算就完成了.

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()：”替换为“ while True：”时,我的仿真速度提高了大约25％！ (除了它当然不会终止)

有没有比使用信号更快的方法？如果丢失每个进程的未同步本地数据并不重要,那么涉及process.terminate()的事情也可以.

解决方法:

由于您拥有包含所有子流程列表的原始流程,因此为什么不使用该流程终止流程？我在想像这样的东西：

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,您可以将while循环设置为while true：