教你用一行Python代码实现并行任务(附代码)
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 ''' StandardProducer/ConsumerThreadingPattern ''' importtime importthreading importQueue classConsumer(threading.Thread): def__init__(self,queue): threading.Thread.__init__(self) self._queue=queue defrun(self): whileTrue: #queue.get()blocksthecurrentthreaduntil #anitemisretrieved. msg=self._queue.get() #Checksifthecurrentmessageis #the"PoisonPill" ifisinstance(msg,str)andmsg=='quit': #ifso,existstheloop break #"Processes"(orinourcase,prints)thequeueitem print"I'mathread,andIreceived%s!!"%msg #Alwaysbefriendly! print'Byebyes!' defProducer(): #Queueisusedtoshareitemsbetween #thethreads. queue=Queue.Queue() #Createaninstanceoftheworker worker=Consumer(queue) #startcallstheinternalrun()methodto #kickoffthethread worker.start() #variabletokeeptrackofwhenwestarted start_time=time.time() #Whileunder5seconds.. whiletime.time()-start_time<5: #"Produce"apieceofworkandstickitin #thequeuefortheConsumertoprocess queue.put('somethingat%s'%time.time()) #Sleepabitjusttoavoidanabsurdnumberofmessages time.sleep(1) #Thisthe"poisonpill"methodofkillingathread. queue.put('quit') #waitforthethreadtoclosedown 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 ''' Amorerealisticthreadpoolexample ''' 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'Byebyes!' 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() #Addtheurlstoprocess forurlinurls: queue.put(url) #Addthepoisonpillv forworkerinworker_threads: queue.put('quit') forworkerinworker_threads: worker.join() print'Done!Timetaken:{}'.format(time.time()-start_time) defbuild_worker_pool(queue,size): workers=[] for_inrange(size): worker=Consumer(queue) worker.start() workers.append(worker) returnworkers 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=[] forurlinurls: 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:
frommultiprocessingimportPool frommultiprocessing.dummyimportPoolasThreadPool
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)#Setsthepoolsizeto4
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.dummyimportPoolasThreadPool 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.. ] #MakethePoolofworkers pool=ThreadPool(4) #Opentheurlsintheirownthreads #andreturntheresults results=pool.map(urllib2.urlopen,urls) #closethepoolandwaitfortheworktofinish 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=[] #forurlinurls: #result=urllib2.urlopen(url) #results.append(result) ##-------VERSUS-------# ##-------4Pool-------# #pool=ThreadPool(4) #results=pool.map(urllib2.urlopen,urls) ##-------8Pool-------# #pool=ThreadPool(8) #results=pool.map(urllib2.urlopen,urls) ##-------13Pool-------# #pool=ThreadPool(13) #results=pool.map(urllib2.urlopen,urls)
结果:
# Singlethread: 14.4Seconds
# 4Pool: 3.1Seconds
# 8Pool: 1.4Seconds
# 13Pool: 1.3Seconds
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 frommultiprocessingimportPool fromPILimportImage SIZE=(75,75) SAVE_DIRECTORY='thumbs' defget_image_paths(folder): return(os.path.join(folder,f) forfinos.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) 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) forimageinimages: 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 frommultiprocessingimportPool fromPILimportImage SIZE=(75,75) SAVE_DIRECTORY='thumbs' defget_image_paths(folder): return(os.path.join(folder,f) forfinos.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) 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。
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