一行 Python 代码实现并行

上一篇 / 下一篇  2022-04-12 09:51:25

  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。
  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,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。

TAG: 软件开发 Python

 

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