一行 Python 代码实现并行

桂林seo半杯酒博客 2017-12-28 19:20:15

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
'''
importtime
importthreading
importQueue
classConsumer(threading.Thread):
def__init__(self,queue):
threading.Thread.__init__(self)
self._queue =queue
defrun(self):
whileTrue:
# queue.get() blocks the current thread until
# an item is retrieved.
msg =self._queue.get()
# Checks if the current message is
# the "Poison Pill"
ifisinstance(msg,str)andmsg =='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!'
defProducer():
# 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..
whiletime.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()
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
'''
importtime
importthreading
importQueue
importurllib2
classConsumer(threading.Thread):
def__init__(self,queue):
threading.Thread.__init__(self)
self._queue =queue
defrun(self):
whileTrue:
content =self._queue.get()
ifisinstance(content,str)andcontent =='quit':
break
response =urllib2.urlopen(content)
print'Bye byes!'
defProducer():
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
forurl inurls:
queue.put(url)
# Add the poison pillv
forworker inworker_threads:
queue.put('quit')
forworker inworker_threads:
worker.join()
print'Done! Time taken: {}'.format(time.time()-start_time)
defbuild_worker_pool(queue,size):
workers =[]
for_ inrange(size):
worker =Consumer(queue)
worker.start()
workers.append(worker)
returnworkers
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 =[]
forurl inurls:
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：

frommultiprocessing importPool
frommultiprocessing.dummy importPoolasThreadPool

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

importurllib2
frommultiprocessing.dummy importPoolasThreadPool
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

importos
importPIL
frommultiprocessing importPool
fromPIL importImage
SIZE =(75,75)
SAVE_DIRECTORY ='thumbs'
defget_image_paths(folder):
return(os.path.join(folder,f)
forf inos.listdir(folder)
if'jpeg'inf)
defcreate_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)
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)
forimage inimages:
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：

importos
importPIL
frommultiprocessing importPool
fromPIL importImage
SIZE =(75,75)
SAVE_DIRECTORY ='thumbs'
defget_image_paths(folder):
return(os.path.join(folder,f)
forf inos.listdir(folder)
if'jpeg'inf)
defcreate_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)
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。

Update:

译文已获作者 Chris 授权

本文地址： http://www.mna5.com/suibizatan/673.html