Python 3.x Python：杀死池中的所有进程

我有一个创建多个对象的函数

foo（）

。在我的程序运行期间，这个函数被调用了好几次。为了加速我的代码，我想让

foo（）

创建一组并行计算新对象的进程

def foo(self):
    pool = multiprocessing.Pool()
    self.nodes = pool.map(self._create_node, self.args)
    pool.close()
    pool.join()

 def _create_node(self, args):
        n = Node(args)
        return n

这在理论上是可行的，但在调用了几次

foo（）

之后，我的电脑就死机了。我认为在调用

foo（）

后，进程不会被终止，尽管我调用了close和join。我做错了什么

如果我从终端终止程序，我会得到以下错误：

->File "threading.py", line 1070, in _wait_for_tstate_lock
    elif lock.acquire(block, timeout):

KeyboardInterrupt: 

编辑 为了补充更多信息，当我启动程序时，它最初运行得很快，但随着时间的推移，速度会减慢。随着程序速度的减慢，RAM消耗量增加，超过我的RAM并填满交换空间。如果没有多处理，您根本不会注意到任何RAM消耗，因为程序非常小<代码>htop只显示1到4个进程同时运行。

试试看

def foo(self):
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        result = pool.map_async(self._create_node, self.args)
        try:
             self.nodes = result.get(300) #get the result or throws a timeout exception after 300 seconds
        except:
             pool.terminate()

您不需要关闭（）池，因为它是自动调用的

---

编辑超时

我尝试了您的代码，但这导致了相同的问题

htop

向我显示了满是python执行的页面。我尝试了您的编辑，但在收到结果之前无法终止该过程。我如何在进程完成计算后终止它？只需删除get（）和call pool.terminate（）中的可选超时（不在except块中）。但是我建议现在我的电脑不再冻结了。但是，调用

foo（）

的频率越高，计算速度就越慢。是否异步调用foo（）？