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一旦任何一个进程在python中找到匹配项,如何使所有pool.apply_async进程停止

python

我有以下代码利用多处理程序来遍历大列表并找到匹配项。在任何一个进程中找到匹配项后,如何使所有进程停止?我已经看到了一些示例,但是我似乎都不适合我在这里所做的事情。

#!/usr/bin/env python3.5
import sys, itertools, multiprocessing, functools

alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ12234567890!@#$%^&*?,()-=+[]/;"
num_parts = 4
part_size = len(alphabet) // num_parts

def do_job(first_bits):
    for x in itertools.product(first_bits, *itertools.repeat(alphabet, num_parts-1)):
        # CHECK FOR MATCH HERE
        print(''.join(x))
        # EXIT ALL PROCESSES IF MATCH FOUND

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    results = []

    for i in range(num_parts):
        if i == num_parts - 1:
            first_bit = alphabet[part_size * i :]
        else:
            first_bit = alphabet[part_size * i : part_size * (i+1)]
        pool.apply_async(do_job, (first_bit,))

    pool.close()
    pool.join()

谢谢你的时间。

更新1:

我已经实现了@ShadowRanger的出色方法中建议的更改,并且几乎可以按照我想要的方式工作。因此,我添加了一些日志记录以指示进度,并在其中放置一个“测试”键以进行匹配。我希望能够独立于num_parts来增加/减少iNumberOfProcessors。在这个阶段,当我让它们都达到4时,一切都按预期工作,则4个进程开始旋转(控制台额外增加了一个)。当我将iNumberOfProcessors更改为6时,有6个进程加速旋转,但只有其中一个具有任何CPU使用率。因此看来2是空闲的。在上面的解决方案中,我能够在不增加num_parts的情况下设置更高的内核数,并且所有进程都将被使用。

在此处输入图片说明

我不确定如何重构这种新方法来为我提供相同的功能。您能否看一下并为我提供一些重构的方向,以便能够彼此独立地设置iNumberOfProcessors和num_parts并仍然使用所有进程?

这是更新的代码:

#!/usr/bin/env python3.5
import sys, itertools, multiprocessing, functools

alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ12234567890!@#$%^&*?,()-=+[]/;"
num_parts = 4
part_size = len(alphabet) // num_parts
iProgressInterval = 10000
iNumberOfProcessors = 6

def do_job(first_bits):
    iAttemptNumber = 0
    iLastProgressUpdate = 0
    for x in itertools.product(first_bits, *itertools.repeat(alphabet, num_parts-1)):
        sKey = ''.join(x)
        iAttemptNumber = iAttemptNumber + 1
        if iLastProgressUpdate + iProgressInterval <= iAttemptNumber:
            iLastProgressUpdate = iLastProgressUpdate + iProgressInterval
            print("Attempt#:", iAttemptNumber, "Key:", sKey)
        if sKey == 'test':
            print("KEY FOUND!! Attempt#:", iAttemptNumber, "Key:", sKey)
            return True

def get_part(i):
    if i == num_parts - 1:
        first_bit = alphabet[part_size * i :]
    else:
        first_bit = alphabet[part_size * i : part_size * (i+1)]
    return first_bit

if __name__ == '__main__':
    # with statement with Py3 multiprocessing.Pool terminates when block exits
    with multiprocessing.Pool(processes = iNumberOfProcessors) as pool:

        # Don't need special case for final block; slices can 
        for gotmatch in pool.imap_unordered(do_job, map(get_part, range(num_parts))):
             if gotmatch:
                 break
        else:
             print("No matches found")

更新2:

好的,这是我尝试@noxdafox建议的尝试。根据他提供的建议,我整理了以下内容。不幸的是,当我运行它时,我得到了错误:

…第322行,在apply_async中引发ValueError(“ Pool not running”)。

谁能给我一些有关如何使它工作的指导。

基本上,问题是我的第一次尝试是进行多处理,但不支持在找到匹配项后取消所有进程。

我的第二次尝试(基于@ShadowRanger的建议)解决了该问题,但是破坏了能够独立扩展进程数和num_parts大小的功能,这是我的第一次尝试。

我的第三次尝试(基于@noxdafox的建议)抛出上面概述的错误。

如果有人可以给我一些指导,说明如何维护我的第一次尝试的功能(能够独立扩展进程的数量和num_parts的大小),并添加一旦发现匹配项便取消所有进程的功能,将不胜感激。

感谢您的时间。

这是基于@noxdafox建议的第三次尝试的代码:

#!/usr/bin/env python3.5
import sys, itertools, multiprocessing, functools

alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ12234567890!@#$%^&*?,()-=+[]/;"
num_parts = 4
part_size = len(alphabet) // num_parts
iProgressInterval = 10000
iNumberOfProcessors = 4


def find_match(first_bits):
    iAttemptNumber = 0
    iLastProgressUpdate = 0
    for x in itertools.product(first_bits, *itertools.repeat(alphabet, num_parts-1)):
        sKey = ''.join(x)
        iAttemptNumber = iAttemptNumber + 1
        if iLastProgressUpdate + iProgressInterval <= iAttemptNumber:
            iLastProgressUpdate = iLastProgressUpdate + iProgressInterval
            print("Attempt#:", iAttemptNumber, "Key:", sKey)
        if sKey == 'test':
            print("KEY FOUND!! Attempt#:", iAttemptNumber, "Key:", sKey)
            return True

def get_part(i):
    if i == num_parts - 1:
        first_bit = alphabet[part_size * i :]
    else:
        first_bit = alphabet[part_size * i : part_size * (i+1)]
    return first_bit

def grouper(iterable, n, fillvalue=None):
    args = [iter(iterable)] * n
    return itertools.zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)

class Worker():

    def __init__(self, workers):
        self.workers = workers

    def callback(self, result):
        if result:
            self.pool.terminate()

    def do_job(self):
        print(self.workers)
        pool = multiprocessing.Pool(processes=self.workers)
        for part in grouper(alphabet, part_size):
            pool.apply_async(do_job, (part,), callback=self.callback)
        pool.close()
        pool.join()
        print("All Jobs Queued")

if __name__ == '__main__':
    w = Worker(4)
    w.do_job()

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2021-01-20

共1个答案

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您可以检查该问题,以查看解决您的问题的实现示例。

这也适用于current.futures池。

只需将map方法替换为,apply_async并在调用者的列表上进行迭代即可。

这样的事情。

for part in grouper(alphabet, part_size):
    pool.apply_async(do_job, part, callback=self.callback)
2021-01-20