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我正在使用 python 的多处理库对多个进程进行蒙特卡罗模拟。这些进程基本上猜测某个对象，如果它满足某些条件，则将其添加到共享列表中。如果这个列表满足某些条件，我的计算就完成了。

我当前的代码如下所示：（没有不重要细节的伪代码）

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，我的模拟速度提高了大约 25%！（当然，除非它不再终止）

有没有比使用信号更快的方法？每个进程的未同步本地数据是否丢失并不重要，因此涉及 process.terminate() 的东西也可以。

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既然你有一个包含所有子进程列表的原始进程，为什么不使用它来终止进程呢？我正在描绘这样的事情：

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:

于 2012-04-17T20:46:22.327 回答