我对这一切都不太熟悉multiprocessing
东西,但设置全局变量仅适用于线程。multiprocessing
创建不同的进程,因此全局变量将被重复,并且值的更改仅在current过程。
相反,使用Manager
,它在进程之间创建一个共享对象(例如字典、列表)。
可能有更简单的方法,但我选择创建一个共享Manager.list()
对象,最初是空的。
找到组合后,只需将一些内容添加到列表中即可。测试所有进程中列表是否为空。我已经调整了您的示例,因此它可以按原样工作(不需要numpy
here, random.shuffle
工作正常。
import multiprocessing as mp, random
import time
def testing(lst):
# code ....
start_time = time.time()
for x in range(1,500000):
gg = [1,2,3,4,5]
random.shuffle(gg)
if gg==[5,2,4,3,1]:
print(gg)
lst.append(1) # reflected on all processes
if lst:
# list is no longer empty: stop
print("stop")
break
total_time = time.time() - start_time
return total_time
if __name__ == '__main__':
manager = mp.Manager()
lst = manager.list()
with mp.Pool(processes=4) as pool:
ret = pool.starmap(testing, [(lst,) for x in range(4)])
print(ret)
执行痕迹:
[5, 2, 4, 3, 1]
stop
stop
stop
stop
[0.031249523162841797, 0.015624523162841797, 0.015624523162841797, 0.015624523162841797]
正如我们所看到的,当一个进程找到“解决方案”时,这 4 个进程就停止了。