本文理论上对 multiprocessing.dummy 的Pool同样有效。
python2.x中multiprocessing提供的基于函数进程池，按下 ctrl+c 不能停止所有的进程并退出。即必须 ctrl+z 后找到残留的子进程，把它们干掉。先看一段 ctrl+c 无效的代码：
#!/usr/bin/env pythonimport multiprocessingimport osimport timedef do_work(x): print 'Work Started: %s' % os.getpid() time.sleep(10) return x * xdef main(): pool = multiprocessing.Pool(4) try: result = pool.map_async(do_work, range(8)) pool.close() pool.join() print result except KeyboardInterrupt: print 'parent received control-c' pool.terminate() pool.join() if __name__ == "__main__": main()
这段代码运行后，按 ^c 一个进程也杀不掉，最后会残留包括主进程在内共5个进程(1+4)，kill掉主进程能让其全部退出。很明显，使用进程池时 KeyboardInterrupt 不能被进程捕捉。解决方法有两种。
方案一
下面这段是python源码里multiprocessing下的 pool.py 中的一段，ApplyResult就是Pool用来保存函数运行结果的类
class ApplyResult(object): def __init__(self, cache, callback): self._cond = threading.Condition(threading.Lock()) self._job = job_counter.next() self._cache = cache self._ready = False self._callback = callback cache[self._job] = self
而下面这段代码也是 ^c 无效的代码
if __name__ == '__main__': import threading cond = threading.Condition(threading.Lock()) cond.acquire() cond.wait() print "done"
很明显， threading.Condition(threading.Lock()) 对象无法接收 KeyboardInterrupt ，但稍微修改一下，给 cond.wait() 一个timeout参数即可，这个timeout可以在 map_async 后用get传递，把
result = pool.map_async(do_work, range(4))
改为
result = pool.map_async(do_work, range(4)).get(1)
就能成功接收 ^c 了， get 里面填1填99999还是0xffff都行
方案二
另一种方法当然就是自己写进程池了，需要使用队列，贴一段代码感受下
#!/usr/bin/env pythonimport multiprocessing, os, signal, time, Queuedef do_work(): print 'Work Started: %d' % os.getpid() time.sleep(2) return 'Success'def manual_function(job_queue, result_queue): signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_IGN) while not job_queue.empty(): try: job = job_queue.get(block=False) result_queue.put(do_work()) except Queue.Empty: pass #except KeyboardInterrupt: passdef main(): job_queue = multiprocessing.Queue() result_queue = multiprocessing.Queue() for i in range(6): job_queue.put(None) workers = [] for i in range(3): tmp = multiprocessing.Process(target=manual_function, args=(job_queue, result_queue)) tmp.start() workers.append(tmp) try: for worker in workers: worker.join() except KeyboardInterrupt: print 'parent received ctrl-c' for worker in workers: worker.terminate() worker.join() while not result_queue.empty(): print result_queue.get(block=False)if __name__ == "__main__": main()
常见的错误方案
这个必须要提一下，我发现segmentfault上都有人被误导了
理论上，在Pool初始化时传递一个 initializer 函数，让子进程忽略 SIGINT 信号，也就是^c ，然后Pool进行 terminate 处理。代码
#!/usr/bin/env pythonimport multiprocessingimport osimport signalimport timedef init_worker(): signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_IGN)def run_worker(x): print "child: %s" % os.getpid() time.sleep(20) return x * xdef main(): pool = multiprocessing.Pool(4, init_worker) try: results = [] print "Starting jobs" for x in range(8): results.append(pool.apply_async(run_worker, args=(x,))) time.sleep(5) pool.close() pool.join() print [x.get() for x in results] except KeyboardInterrupt: print "Caught KeyboardInterrupt, terminating workers" pool.terminate() pool.join()if __name__ == "__main__": main()
然而这段代码只有在运行在 time.sleep(5) 处的时候才能用 ctrl+c 中断，即前5s你按 ^c 有效，一旦 pool.join() 后则完全无效！
建议
先确认是否真的需要用到多进程，如果是IO多的程序建议用多线程或协程，计算特别多则用多进程。如果非要用多进程，可以利用Python3的concurrent.futures包(python2.x也能装)，编写更加简单易用的多线程/多进程代码，其使用和Java的concurrent框架有些相似