如何实现并行，延迟以使当输出低于阈值时，并行化的for循环停止？

Question

假设我有以下代码：

from scipy import *
import multiprocessing as mp
num_cores = mp.cpu_count()
from joblib import Parallel, delayed
import matplotlib.pyplot as plt

def func(x,y):
    return y/x
def main(y, xmin,xmax, dx):
    x = arange(xmin,xmax,dx)
    output = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(func)(i, y) for i in x)
    return x, asarray(output)
def demo():
    x,z = main(2.,1.,30.,.1)
    plt.plot(x,z, label='All values')
    plt.plot(x[z>.1],z[z>.1], label='desired range') ## This is better to do in main()
    plt.show()

demo()

我只想计算输出直到输出>给定的数字（可以假设输出元素随x的增加而单调减少），然后停止（不计算x的所有值然后进行排序，这对我而言效率不高）。有什么方法可以使用并行，延迟或任何其他多处理功能？

Answer 1

没有指定output > a given number，所以我只补了一个。经过测试，我不得不扭转正确操作的条件output < a given number。

Answer 2

我将使用Dask并行执行，特别是futures接口，以便在完成结果时实时反馈结果。完成后，您可以取消飞行中的剩余期货，租用不需要的期货以异步完成，或关闭集群。