Python 并行任务技巧

jopen 10年前

内容来自互联网，英文原文：https://medium.com/@thechriskiehl/parallelism-in-one-line-40e9b2b36148

Python的并发处理能力臭名昭著。先撇开线程以及GIL方面的问题不说，我觉得多线程问题的根源不在技术上而在于理念。大部分关于Pyhon线程和多进程的资料虽然都很不错，但却过于细节。这些资料讲的都是虎头蛇尾，到了真正实际使用的部分却草草结束了。

传统例子

标准线程多进程，生产者/消费者示例：

Python 并行任务技巧这里是代码截图，如果用其他模式贴出大段代码会很不美观。 

在此我不想印证采用生产者/消费者模式来处理线程/多进程是错误的— 确实没问题。实际上这也是解决很多问题的最佳选择。但是，我却不认为这是日常工作中常用的方式。
</tr> </tbody> </table> </div>

问题所在

一开始，你需要一个执行下面操作的铺垫类。接着，你需要创建一个传递对象的队列，并在队列两端实时监听以完成任务。（很有可能需要两个队列互相通信或者存储数据）

Worker越多，问题越大.

下一步，你可能会考虑把这些worker放入一个线程池一边提高Python的处理速度。下面是
IBM tutorial 上关于线程较好的示例代码。这是大家常用到的利用多线程处理web页面的场景

Python 并行任务技巧 

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</tr> </tbody> </table> </div>

感觉效果应该很好，但是看看这些代码！初始化方法、线程跟踪，最糟的是，如果你也和我一样是个容易犯死锁问题的人，这里的join语句就要出错了。这样就开始变得更加复杂了!

到现在为止都做了些什么？基本上没什么。上面的代码都是些基础功能，而且很容易出错。（天啊，我忘了写上在队列对象上调用task_done()方法（我懒得修复这个问题在重新截图）），这真是性价比太低。所幸的是，我们有更好的办法.

引入：Map

Map是个很酷的小功能，也是简化Python并发代码的关键。对那些不太熟悉Map的来说，它有点类似List.它就是序列化的功能映射功能. e.g.

urls = [', ']  results = map(urllib2.urlopen, urls)

 

这里调用urlopen方法，并把之前的调用结果全都返回并按顺序存储到一个集合中。这有点类似

results = []  for url in urls:      results.append(urllib2.urlopen(url))

 

Map能够处理集合按顺序遍历，最终将调用产生的结果保存在一个简单的集合当中。

为什么要提到它？因为在引入需要的包文件后，Map能大大简化并发的复杂度!


Python 并行任务技巧



支持Map并发的包文件有两个：

Multiprocessing,还有少为人知的但却功能强大的子文件 multiprocessing.dummy. .

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</tr> </tbody> </table> </div>

Digression这是啥东西？没听说过线程引用叫dummy的多进程包文件。我也是直到最近才知道。它在多进程的说明文档中也只被提到了一句。它的效果也只是让大家直到有这么个东西而已。这可真是营销的失误！

Dummy是一个多进程包的完整拷贝。唯一不同的是，多进程包使用进程，而dummy使用线程（自然也有Python本身的一些限制）。所以一个有的另一个也有。这样在两种模式间切换就十分简单，并且在判断框架调用时使用的是IO还是CPU模式非常有帮助.

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</tr> </tbody> </table> </div>

准备开始

准备使用带有并发的map功能首先要导入相关包文件：

from multiprocessing import Pool  from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

 

然后初始化:

pool = ThreadPool()

 

就这么简单一句解决了example2.py中build_worker_pool的功能. 具体来讲，它首先创建一些有效的worker启动它并将其保存在一些变量中以便随时访问。

pool对象需要一些参数，但现在最紧要的就是：进程。它可以限定线程池中worker的数量。如果不填，它将采用系统的内核数作为初值.

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</tr> </tbody> </table> </div>

一般情况下，如果你进行的是计算密集型多进程任务，内核越多意味着速度越快（当然这是有前提的）。但如果是涉及到网络计算方面，影响的因素就千差万别。所以最好还是能给出合适的线程池大小数。

pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4

 

如果运行的线程很多，频繁的切换线程会十分影响工作效率。所以最好还是能通过调试找出任务调度的时间平衡点。

好的，既然已经建好了线程池对象还有那些简单的并发内容。咱们就来重写一些example2.py中的url opener吧！

Python 并行任务技巧

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</tr> </tbody> </table> </div>

看吧！只用4行代码就搞定了！其中三行还是固定写法。使用map方法简单的搞定了之前需要40行代码做的事！为了增加趣味性，我分别统计了不同线程池大小的运行时间。

Python 并行任务技巧

结果:

Python 并行任务技巧

效果惊人！看来调试一下确实很有用。当线程池大小超过9以后，在我本机上的运行效果已相差无几。

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</tr> </tbody> </table> </div>

只用了5.6 秒!

就改了几行代码速度却能得到如此巨大的提升。最终版本的处理速度还要更快。因为我们将计算密集型与IO密集型任务分派到各自独立的线程和进程当中，这也许 会容易造成死锁，但相对于map强劲的功能，通过简单的调试我们最终总能设计出优美、高可靠性的程序。就现在而言，也别无它法。

好了。来感受一下一行代码的并发程序吧。

来自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6708cadf0101h8us.html

相关经验

示例 2:

生成上千张图像的缩略图：

现在咱们看一年计算密集型的任务！我最常遇到的这类问题之一就是大量图像文件夹的处理。

其中一项任务就是创建缩略图。这也是并发中比较成熟的一项功能了。

基础单线程创建过程

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作为示例来说稍微有点复杂。但其实就是传一个文件夹目录进来，获取到里面所有的图片，分别创建好缩略图然后保存到各自的目录当中。

在我的电脑上，处理大约6000张图片大约耗时27.9秒.

如果使用并发map处理替代其中的for循环:

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