python - 如果其中一个线程先结束，则结束python多线程

Question

所以，我有以下代码，我用它来同时运行多个函数中的任务:

        if __name__ == '__main__':
            po = Pool(processes = 10)
            resultslist = []
            i = 1
            while i <= 2:
                arg = [i]
                result = po.apply_async(getAllTimes, arg)
                resultslist.append(result)
                i += 1

            feedback = []
            for res in resultslist:
                multipresults = res.get()
                feedback.append(multipresults)

matchesBegin, matchesEnd = feedback[0][0], feedback[0][1]
TheTimes = feedback[1]

这对我来说效果很好。我目前正在使用它同时运行两项作业。

但问题是，在进入脚本的下一阶段之前，我并不总是需要完成所有两个同时运行的作业。有时，如果第一个作业成功完成，并且我能够通过验证 matchesBegin、matchesEnd 中的内容来确认它，我希望能够继续并终止另一个作业。

我的问题是，我不知道该怎么做。

作业 1 通常比作业 2 完成得快得多。所以，我在这里尝试做的是，如果作业 1 在作业 2 之前完成，并且作业 1 中的变量内容(matchesBegin、matchesEnd)为 True，那么，我希望工作 2 能够被淘汰，因为我不再需要它了。如果我不把它吹走，只会延长剧本的完成时间。仅当作业 1 的变量结果不为 True 时，才应允许作业 2 继续运行。

Answer 1

我不知道您的用例的所有细节，但我希望这能为您提供一些指导。本质上，您开始使用的 apply_async() 可以完成这项工作，但您还需要使用它的 callback 参数并评估传入的结果以查看它是否满足您的要求条件，如果符合则采取相应的措施。我对你的代码进行了一些修改并得到了这个:

class ParallelCall:
    def __init__(self, jobs=None, check_done=lambda res: None):
        self.pool = Pool(processes=jobs)
        self.pending_results = []
        self.return_results = []
        self.check_done = check_done

    def _callback(self, incoming_result):
        self.return_results.append(incoming_result)
        if self.check_done(incoming_result):
            self.pool.terminate()
        return incoming_result

    def run_fce(self, fce, *args, **kwargs):
        self.pending_results.append(self.pool.apply_async(fce,
                                                          *args, **kwargs,
                                                          callback=self._callback))

    def collect(self):
        self.pool.close()
        self.pool.join()
        return self.return_results

你可以这样使用:

def final_result(result_to_check):
    return result_to_check[0] == result_to_check[1]

if __name__ == '__main__':
    runner = ParallelCall(jobs=2, check_done=final_result)
    for i in range(1,3):
        arg = [i]
        runner.run_fce(getAllTimes, arg)

    feedback = runner.collect()

    TheTimes = feedback[-1]  # last completed getAllTimes call

它有什么作用？ runner 是 ParallelCall 的一个实例(注意:我只使用了两个工作线程，因为您似乎只运行了两个作业)，它使用 final_result() 函数来评估结果是否是有效最终结果的合适候选者。在本例中，第一项和第二项相等。

我们使用它来启动 getAllTimes 两次，就像上面的示例一样。它像您一样使用 apply_async() ，但我们现在还注册了一个回调，通过该回调我们可以在结果可用时传递结果。我们还通过使用 check_done 注册的函数传递它，以查看是否获得了可接受的最终结果，如果是这样(返回值计算为 True)，我们只需停止所有工作进程.

免责声明:这并不完全是您的示例所做的，因为返回列表不是按函数调用发生的顺序排列的，而是按结果可用的顺序排列的。

然后我们collect()将可用结果转化为反馈。此方法关闭池以不再接受任何进一步的任务 (close())，然后等待工作线程完成 (wait())(如果出现以下情况，它们可能会被停止)传入结果符合注册标准)。然后我们返回所有结果(直到匹配结果或直到所有工作完成)。

我已将其放入 ParallelCall 类中，以便我可以方便地跟踪待处理和已完成的结果，并了解我的池是什么。默认的 check_done 基本上是一个(可调用的)nop。