Python Pathos Multiprocessing：如何在特定条件下终止池？

如何解决Python Pathos Multiprocessing：如何在特定条件下终止池？

我需要运行一堆并行进程，但不能使用标准的多处理包，因为它与 pickle 的序列化不适用于更复杂的对象。因此，我目前正在使用 pathos.multiprocessing，它使用 dill 进行序列化，并且在这方面完美无缺。

但是，我想要一个退出条件，以便一旦进程的结果满足某个条件（我正在计算优化问题的目标值，我希望所有进程在一个过程的结果比之前的任何结果都要糟糕）。

对于标准的多处理包，我找到了这个解决方案（取自 https://stackoverflow.com/a/21491438/15799363）。 我可以用 pathos.multiprocessing 做类似的事情吗？我不知道如何将回调函数传递给带有 pathos 的进程。

from random import random
from multiprocessing import Pool
from time import sleep

def add_something(i):
    # Sleep to simulate the long calculation
    sleep(random() * 30)
    return i + 1

def run_my_process():
    # Create a process pool
    pool = Pool(100)

    # Callback function that checks results and kills the pool
    def check_result(result):
        print(result)
        if result == 90:
            pool.terminate()

    # Start up all of the processes
    for i in range(100):
        pool.apply_async(add_something,args=[i],callback=check_result)

    pool.close()
    pool.join()

if __name__ == '__main__':
    run_my_process()