Python 在程序并行化方面多少有些聲名狼藉。撇開技術(shù)上的問題，例如線程的實現(xiàn)和 GIL，我覺得錯誤的教學指導才是主要問題。常見的經(jīng)典 Python 多線程、多進程教程多顯得偏"重"。而且往往隔靴搔癢，沒有深入探討日常工作中最有用的內(nèi)容。
傳統(tǒng)的例子
簡單搜索下"Python 多線程教程"，不難發(fā)現(xiàn)幾乎所有的教程都給出涉及類和隊列的例子：
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，看起來有些像 Java 不是嗎？
我并不是說使用生產(chǎn)者/消費者模型處理多線程/多進程任務是錯誤的（事實上，這一模型自有其用武之地）。只是，處理日常腳本任務時我們可以使用更有效率的模型。
問題在于…
首先，你需要一個樣板類；
其次，你需要一個隊列來傳遞對象；
而且，你還需要在通道兩端都構(gòu)建相應的方法來協(xié)助其工作（如果需想要進行雙向通信或是保存結(jié)果還需要再引入一個隊列）。
（推薦教程：python教程）
worker 越多，問題越多
按照這一思路，你現(xiàn)在需要一個 worker 線程的線程池。下面是一篇 IBM 經(jīng)典教程中的例子——在進行網(wǎng)頁檢索時通過多線程進行加速。
#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()
這段代碼能正確的運行，但仔細看看我們需要做些什么：構(gòu)造不同的方法、追蹤一系列的線程，還有為了解決惱人的死鎖問題，我們需要進行一系列的 join 操作。這還只是開始……
至此我們回顧了經(jīng)典的多線程教程，多少有些空洞不是嗎？樣板化而且易出錯，這樣事倍功半的風格顯然不那么適合日常使用，好在我們還有更好的方法。
何不試試 map
map 這一小巧精致的函數(shù)是簡捷實現(xiàn) Python 程序并行化的關(guān)鍵。map 源于 Lisp 這類函數(shù)式編程語言。它可以通過一個序列實現(xiàn)兩個函數(shù)之間的映射。
urls = ['http://www.yahoo.com', 'http://www.reddit.com']
results = map(urllib2.urlopen, urls)
上面的這兩行代碼將 urls 這一序列中的每個元素作為參數(shù)傳遞到 urlopen 方法中，并將所有結(jié)果保存到 results 這一列表中。其結(jié)果大致相當于：
results = []
for url in urls:
results.append(urllib2.urlopen(url))
map 函數(shù)一手包辦了序列操作、參數(shù)傳遞和結(jié)果保存等一系列的操作。
為什么這很重要呢？這是因為借助正確的庫，map 可以輕松實現(xiàn)并行化操作。
在 Python 中有個兩個庫包含了 map 函數(shù)：multiprocessing 和它鮮為人知的子庫 multiprocessing.dummy.
這里多扯兩句：multiprocessing.dummy？mltiprocessing庫的線程版克隆？這是蝦米？即便在 multiprocessing 庫的官方文檔里關(guān)于這一子庫也只有一句相關(guān)描述。而這句描述譯成人話基本就是說:"嘛，有這么個東西，你知道就成."相信我，這個庫被嚴重低估了！
dummy 是 multiprocessing 模塊的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于進程，而 dummy 模塊作用于線程（因此也包括了Python 所有常見的多線程限制）。
所以替換使用這兩個庫異常容易。你可以針對 IO 密集型任務和 CPU 密集型任務來選擇不同的庫。
動手嘗試
使用下面的兩行代碼來引用包含并行化 map 函數(shù)的庫：
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
實例化 Pool 對象：
pool = ThreadPool()
這條簡單的語句替代了 example2.py 中 build*worker*pool 函數(shù) 7 行代碼的工作。它生成了一系列的 worker 線程并完成初始化工作、將它們儲存在變量中以方便訪問。
Pool 對象有一些參數(shù)，這里我所需要關(guān)注的只是它的第一個參數(shù)：processes. 這一參數(shù)用于設(shè)定線程池中的線程數(shù)。其默認值為當前機器 CPU 的核數(shù)。
一般來說，執(zhí)行 CPU 密集型任務時，調(diào)用越多的核速度就越快。但是當處理網(wǎng)絡密集型任務時，事情有些難以預計了，通過實驗來確定線程池的大小才是明智的。
pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4線程數(shù)過多時，切換線程所消耗的時間甚至會超過實際工作時間。對于不同的工作，通過嘗試來找到線程池大小的最優(yōu)值是個不錯的主意。
創(chuàng)建好 Pool 對象后，并行化的程序便呼之欲出了。我們來看看改寫后的 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()
實際起作用的代碼只有 4 行，其中只有一行是關(guān)鍵的。map 函數(shù)輕而易舉的取代了前文中超過 40 行的例子。為了更有趣一些，我統(tǒng)計了不同方法、不同線程池大小的耗時情況。
# 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)結(jié)果：
# Single thread: 14.4 Seconds
# 4 Pool: 3.1 Seconds
# 8 Pool: 1.4 Seconds
# 13 Pool: 1.3 Seconds很棒的結(jié)果不是嗎？這一結(jié)果也說明了為什么要通過實驗來確定線程池的大小。在我的機器上當線程池大小大于 9 帶來的收益就十分有限了。
另一個真實的例子
生成上千張圖片的縮略圖
這是一個 CPU 密集型的任務，并且十分適合進行并行化。
基礎(chǔ)單進程版本
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)上邊這段代碼的主要工作就是將遍歷傳入的文件夾中的圖片文件，一一生成縮略圖，并將這些縮略圖保存到特定文件夾中。
這我的機器上，用這一程序處理 6000 張圖片需要花費 27.9 秒。
如果我們使用 map 函數(shù)來代替 for 循環(huán)：
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！
雖然只改動了幾行代碼，我們卻明顯提高了程序的執(zhí)行速度。在生產(chǎn)環(huán)境中，我們可以為 CPU 密集型任務和 IO 密集型任務分別選擇多進程和多線程庫來進一步提高執(zhí)行速度——這也是解決死鎖問題的良方。此外，由于 map 函數(shù)并不支持手動線程管理，反而使得相關(guān)的 debug工作也變得異常簡單。
到這里，我們就實現(xiàn)了（基本）通過一行 Python 實現(xiàn)并行化。
（推薦微課：python3基礎(chǔ)微課）
以上就是關(guān)于如何用一行代碼實現(xiàn)Python并行處理的相關(guān)介紹了，希望對大家有所幫助。
