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教你用一行Python代码实现并行任务(附代码)

2020-01-04 15:59:04
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来源:转载
供稿:网友

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:

#Example.py'''Standard Producer/Consumer Threading Pattern'''import time import threading import Queue class Consumer(threading.Thread):   def __init__(self, queue):     threading.Thread.__init__(self)    self._queue = queue   def run(self):    while True:       # queue.get() blocks the current thread until       # an item is retrieved.       msg = self._queue.get()       # Checks if the current message is       # the "Poison Pill"      if isinstance(msg, str) and msg == 'quit':        # if so, exists the loop        break      # "Processes" (or in our case, prints) the queue item        print "I'm a thread, and I received %s!!" % msg    # Always be friendly!     print 'Bye byes!'def Producer():  # Queue is used to share items between  # the threads.  queue = Queue.Queue()  # Create an instance of the worker  worker = Consumer(queue)  # start calls the internal run() method to   # kick off the thread  worker.start()   # variable to keep track of when we started  start_time = time.time()   # While under 5 seconds..   while time.time() - start_time < 5:     # "Produce" a piece of work and stick it in     # the queue for the Consumer to process    queue.put('something at %s' % time.time())    # Sleep a bit just to avoid an absurd number of messages    time.sleep(1)  # This the "poison pill" method of killing a thread.   queue.put('quit')  # wait for the thread to close down  worker.join()if __name__ == '__main__':  Producer()

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 workersif __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。

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 Poolfrom 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 workerspool = ThreadPool(4) # Open the urls in their own threads# and return the resultsresults = 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 ImageSIZE = (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 ImageSIZE = (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,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。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持VEVB武林网。


注:相关教程知识阅读请移步到python教程频道。
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