Python: ожидание, пока все потоки окажутся в определенной точке кода для продолжения

Я хочу запустить процесс в нескольких потоках, но после каждой итерации процессы должны ждать завершения глобального процесса. Более конкретно:

У меня есть список «муравьев», которые строят тур по графу (это я хочу сделать одновременно). Это происходит много раз в течение многих итераций. После того, как каждый муравей завершил свою итерацию, я хочу обновить график. Как мне лучше всего это сделать? какой-то код у меня есть:

ants = [Ant() for _ in range(50)] # 50 ants in a list

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as ex:
    # start threads on slices of ants
    f1 = ex.submit(solve_aco, ants[:n_ants//4], epochs)
    f2 = ex.submit(solve_aco, ants[n_ants//4:n_ants // 2], epochs)
    f3 = ex.submit(solve_aco, ants[n_ants // 2:n_ants // 2 + n_ants // 4], epochs)
    f4 = ex.submit(solve_aco, ants[n_ants // 2 + n_ants // 4:], epochs)

    # while not finished: if all ants are waiting, update graph

def solve_aco(ants, epochs):
    for _ in range(epochs):
        # Construct route through graph
        # Wait until graph update, then continue next epoch

Я пробовал некоторые вещи с threading.Condition(), но я не могу понять, где и как правильно ждать/уведомлять потоки.

Заранее спасибо!

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
122
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

С помощью concurrent.futures.wait() (https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html#module-функции) вы можете дождаться завершения работы в ваших рабочих потоках, прежде чем продолжить.

Кстати: из-за глобальной блокировки интерпретатора, если работа, которую вы выполняете вsolv_aco, происходит в чистом коде Python, многопоточность не даст вам повышения производительности. Вместо этого вы можете использовать ProcessPoolExecutor, хотя это связано с большими накладными расходами. По сути, если выполнение solve_aco() занимает много времени (много миллисекунд), используйте ProcessPoolExecutor. Если нет, вам, вероятно, лучше просто работать в одном потоке.

Другие вопросы по теме