这是一种无需更改worker功能即可执行此操作的方法。需要两个步骤：
如果超时到期，则退出（或中止- 由您决定）包装函数，该函数将终止任务，并且由于已设置maxtasksperchild=1，导致Pool终止工作进程并启动一个新的进程。这将意味着从事实际工作的后台线程也被中止，因为它是一个守护程序线程，并且正在运行的进程已关闭。
import multiprocessing
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
from functools import partial
def worker(x, y, z):
pass # Do whatever here
def collectMyResult(result):
print("Got result {}".format(result))
def abortable_worker(func, *args, **kwargs):
timeout = kwargs.get('timeout', None)
p = ThreadPool(1)
res = p.apply_async(func, args=args)
try:
out = res.get(timeout) # Wait timeout seconds for func to complete.
return out
except multiprocessing.TimeoutError:
print("Aborting due to timeout")
raise
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(maxtasksperchild=1)
featureClass = [[1000,k,1] for k in range(start,end,step)] #list of arguments
for f in featureClass:
abortable_func = partial(abortable_worker, worker, timeout=3)
pool.apply_async(abortable_func, args=f,callback=collectMyResult)
pool.close()
pool.join()
超时将引发的任何功能multiprocessing.TimeoutError。请注意，这意味着超时时不会执行您的回调。如果这是不可接受的，则只需更改的except块abortable_worker以返回某些内容，而不是调用raise。
还请记住Pool，由于增加的开销，在每次执行任务后重新启动工作进程将对的性能产生负面影响。您应该针对您的用例进行衡量，并考虑是否值得进行折中以具有中止工作的能力。如果有问题，则可能需要尝试另一种方法，例如，worker如果运行时间过长，请合作中断，而不是尝试从外部终止它。关于SO的很多问题都涉及此主题。
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