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教你用一行Python代码实现并行(附代码)

2018-01-11 20:11 出处:清屏网 人气: 评论(0

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 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。

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本文标签: Python

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