一行 Python 代码实现并行
发布时间:2022-11-10 13:16:03 所属栏目:Linux 来源:
导读: Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和 GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日
Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和 GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容。 传统的例子 简单搜索下"Python 多线程教程",不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子: import os import PIL from multiprocessing import Pool from PIL import Image SIZE = (75,75) SAVE_DIRECTORY = 'thumbs' def get_image_paths(folder): ? ?return (os.path.join(folder, f) ? ? ? ? ? ?for f in os.listdir(folder) ? ? ? ? ? ?if 'jpeg' in f) def create_thumbnail(filename): ? ?im = Image.open(filename) ? ?im.thumbnail(SIZE, Image.ANTIALIAS) ? ?base, fname = os.path.split(filename) ? ?save_path = os.path.join(base, SAVE_DIRECTORY, fname) ? ?im.save(save_path) if __name__ == '__main__': ? ?folder = os.path.abspath( ? ? ? ?'11_18_2013_R000_IQM_Big_Sur_Mon__e10d1958e7b766c3e840') ? ?os.mkdir(os.path.join(folder, SAVE_DIRECTORY)) ? ?images = get_image_paths(folder) ? ?pool = Pool() ? ?pool.map(creat_thumbnail, images) ? ?pool.close() ? ?pool.join() 哈,看起来有些像 Java 不是吗? 我并不是说使用生产者/消费者模型处理多线程/多进程任务是错误的(事实上,这一模型自有其用武之地)。只是,处理日常脚本任务时我们可以使用更有效率的模型。 问题在于… 首先,你需要一个样板类; 其次,你需要一个队列来传递对象; 而且,你还需要在通道两端都构建相应的方法来协助其工作(如果需想要进行双向通信或是保存结果还需要再引入一个队列)。 worker 越多,问题越多 按照这一思路,你现在需要一个 worker 线程的线程池。下面是一篇 IBM 经典教程中的例子——在进行网页检索时通过多线程进行加速。 #Example2.py ''' A more realistic thread pool example ''' import time import threading import Queue import urllib2 class Consumer(threading.Thread): ? ?def __init__(self, queue): ? ? ? ?threading.Thread.__init__(self) ? ? ? ?self._queue = queue ? ?def run(self): ? ? ? ?while True: ? ? ? ? ? ?content = self._queue.get() ? ? ? ? ? ?if isinstance(content, str) and content == 'quit': ? ? ? ? ? ? ? ?break ? ? ? ? ? ?response = urllib2.urlopen(content) ? ? ? ?print 'Bye byes!' def Producer(): ? ?urls = [ ? ? ? ?'http://www.python.org', 'http://www.yahoo.com' ? ? ? ?'http://www.scala.org', 'http://www.google.com' ? ? ? ?# etc.. ? ?] ? ?queue = Queue.Queue() ? ?worker_threads = build_worker_pool(queue, 4) ? ?start_time = time.time() ? ?# Add the urls to process ? ?for url in urls: ? ? ? ?queue.put(url) ? ? ?# Add the poison pillv ? ?for worker in worker_threads: ? ? ? ?queue.put('quit') ? ?for worker in worker_threads: ? ? ? ?worker.join() ? ?print 'Done! Time taken: {}'.format(time.time() - start_time) def build_worker_pool(queue, size): ? ?workers = [] ? ?for _ in range(size): ? ? ? ?worker = Consumer(queue) ? ? ? ?worker.start() ? ? ? ?workers.append(worker) ? ?return workers if __name__ == '__main__': ? ?Producer() 这段代码能正确的运行,但仔细看看我们需要做些什么:构造不同的方法、追踪一系列的线程,还有为了解决恼人的死锁问题,我们需要进行一系列的 join 操作。这还只是开始…… 至此我们回顾了经典的多线程教程,多少有些空洞不是吗?样板化而且易出错,这样事倍功半的风格显然不那么适合日常使用,好在我们还有更好的方法。 何不试试 map map 这一小巧精致的函数是简捷实现 Python 程序并行化的关键。map 源于 Lisp 这类函数式编程语言。它可以通过一个序列实现两个函数之间的映射。 ? ?urls = ['http://www.yahoo.com', 'http://www.reddit.com'] ? ?results = map(urllib2.urlopen, urls) 上面的这两行代码将 urls 这一序列中的每个元素作为参数传递到 urlopen 方法中,并将所有结果保存到 results 这一列表中。其结果大致相当于: results = [] for url in urls: ? ?results.append(urllib2.urlopen(url)) map 函数一手包办了序列操作、参数传递和结果保存等一系列的操作。 为什么这很重要呢?这是因为借助正确的库,map 可以轻松实现并行化操作。 linux c线程池_线程池linux_linux查看线程池状态 在 Python 中有个两个库包含了 map 函数:multiprocessing 和它鲜为人知的子库 multiprocessing.dummy. 这里多扯两句:multiprocessing.dummy?mltiprocessing 库的线程版克隆?这是虾米?即便在 multiprocessing 库的官方文档里关于这一子库也只有一句相关描述。而这句描述译成人话基本就是说:"嘛,有这么个东西,你知道就成."相信我,这个库被严重低估了! dummy 是 multiprocessing 模块的完整克隆,唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程,而 dummy 模块作用于线程(因此也包括了 Python 所有常见的多线程限制)。 所以替换使用这两个库异常容易。你可以针对 IO 密集型任务和 CPU 密集型任务来选择不同的库。 动手尝试 使用下面的两行代码来引用包含并行化 map 函数的库: from multiprocessing import Pool from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool 实例化 Pool 对象: pool = ThreadPool() 这条简单的语句替代了 example2.py 中 buildworkerpool 函数 7 行代码的工作。它生成了一系列的 worker 线程并完成初始化工作、将它们储存在变量中以方便访问。 Pool 对象有一些参数,这里我所需要关注的只是它的第一个参数:processes. 这一参数用于设定线程池中的线程数。其默认值为当前机器 CPU 的核数。 一般来说,执行 CPU 密集型任务时,调用越多的核速度就越快。但是当处理网络密集型任务时,事情有有些难以预计了,通过实验来确定线程池的大小才是明智的。 pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4 线程数过多时,切换线程所消耗的时间甚至会超过实际工作时间。对于不同的工作,通过尝试来找到线程池大小的最优值是个不错的主意。 创建好 Pool 对象后,并行化的程序便呼之欲出了。我们来看看改写后的 example2.py import urllib2 from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool urls = [ ? ?'http://www.python.org', ? ?'http://www.python.org/about/', ? ?'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html', ? ?'http://www.python.org/doc/', ? ?'http://www.python.org/download/', ? ?'http://www.python.org/getit/', ? ?'http://www.python.org/community/', ? ?'https://wiki.python.org/moin/', ? ?'http://planet.python.org/', ? ?'https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups', ? ?'http://www.python.org/psf/', ? ?'http://docs.python.org/devguide/', ? ?'http://www.python.org/community/awards/' ? ?# etc.. ? ?] # Make the Pool of workers pool = ThreadPool(4) # Open the urls in their own threads # and return the results results = pool.map(urllib2.urlopen, urls) #close the pool and wait for the work to finish pool.close() pool.join() 实际起作用的代码只有 4 行,其中只有一行是关键的。map 函数轻而易举的取代了前文中超过 40 行的例子。为了更有趣一些,我统计了不同方法、不同线程池大小的耗时情况。 # results = [] # for url in urls: # ? result = urllib2.urlopen(url) # ? results.append(result) # # ------- VERSUS ------- # # # ------- 4 Pool ------- # # pool = ThreadPool(4) # results = pool.map(urllib2.urlopen, urls) # # ------- 8 Pool ------- # # pool = ThreadPool(8) # results = pool.map(urllib2.urlopen, urls) # # ------- 13 Pool ------- # # pool = ThreadPool(13) # results = pool.map(urllib2.urlopen, urls) 结果: # ? ? ? ?Single thread: ?14.4 Seconds # ? ? ? ? ? ? ? 4 Pool: ? 3.1 Seconds # ? ? ? ? ? ? ? 8 Pool: ? 1.4 Seconds # ? ? ? ? ? ? ?13 Pool: ? 1.3 Seconds 很棒的结果不是吗?这一结果也说明了为什么要通过实验来确定线程池的大小。在我的机器上当线程池大小大于 9 带来的收益就十分有限了。 另一个真实的例子 生成上千张图片的缩略图 这是一个 CPU 密集型的任务,并且十分适合进行并行化。 基础单进程版本 import os import PIL from multiprocessing import Pool from PIL import Image SIZE = (75,75) SAVE_DIRECTORY = 'thumbs' def get_image_paths(folder): ? ?return (os.path.join(folder, f) ? ? ? ? ? ?for f in os.listdir(folder) ? ? ? ? ? ?if 'jpeg' in f) def create_thumbnail(filename): ? ?im = Image.open(filename) ? ?im.thumbnail(SIZE, Image.ANTIALIAS) ? ?base, fname = os.path.split(filename) ? ?save_path = os.path.join(base, SAVE_DIRECTORY, fname) ? ?im.save(save_path) if __name__ == '__main__': ? ?folder = os.path.abspath( ? ? ? ?'11_18_2013_R000_IQM_Big_Sur_Mon__e10d1958e7b766c3e840') ? ?os.mkdir(os.path.join(folder, SAVE_DIRECTORY)) ? ?images = get_image_paths(folder) ? ?for image in images: ? ? ? ?create_thumbnail(Image) 上边这段代码的主要工作就是将遍历传入的文件夹中的图片文件,一一生成缩略图,并将这些缩略图保存到特定文件夹中。 这我的机器上,用这一程序处理 6000 张图片需要花费 27.9 秒。 如果我们使用 map 函数来代替 for 循环: import os import PIL from multiprocessing import Pool from PIL import Image SIZE = (75,75) SAVE_DIRECTORY = 'thumbs' def get_image_paths(folder): ? ?return (os.path.join(folder, f) ? ? ? ? ? ?for f in os.listdir(folder) ? ? ? ? ? ?if 'jpeg' in f) def create_thumbnail(filename): ? ?im = Image.open(filename) ? ?im.thumbnail(SIZE, Image.ANTIALIAS) ? ?base, fname = os.path.split(filename) ? ?save_path = os.path.join(base, SAVE_DIRECTORY, fname) ? ?im.save(save_path) if __name__ == '__main__': ? ?folder = os.path.abspath( ? ? ? ?'11_18_2013_R000_IQM_Big_Sur_Mon__e10d1958e7b766c3e840') ? ?os.mkdir(os.path.join(folder, SAVE_DIRECTORY)) ? ?images = get_image_paths(folder) ? ?pool = Pool() ? ?pool.map(creat_thumbnail, images) ? ?pool.close() ? ?pool.join() 5.6 秒! 虽然只改动了几行代码,我们却明显提高了程序的执行速度。在生产环境中线程池linux,我们可以为 CPU 密集型任务和 IO 密集型任务分别选择多进程和多线程库来进一步提高执行速度——这也是解决死锁问题的良方。此外,由于 map 函数并不支持手动线程管理,反而使得相关的 debug 工作也变得异常简单。 到这里,我们就实现了(基本)通过一行 Python 实现并行化。 (编辑:财气旺网 - 财气网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
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