一行代碼完成并行任務
眾所周知，Python的并行處理能力很不理想。我認為如果不考慮線程和GIL的標準參數（它們大多是合法的），其原因 不是因為技術不到位而是我們的使用方法不恰當。大多數關于Python線程和多進程的教材雖然都很出色，但是內容繁瑣冗長。它們的確在開篇鋪陳了許多有用 的信息，但往往都不會涉及真正能提高日常工作的部分。
經典例子
DDG上以“Python threading tutorial （Python線程教程）”為關鍵字的熱門搜索結果表明：幾乎每篇文章中給出的例子都是相同的類+隊列。
事實上，它們就是以下這段使用producer/Consumer來處理線程/多進程的代碼示例：
- #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()
唔…….感覺有點像Java。
我現在并不想說明使用Producer / Consume來解決線程/多進程的方法是錯誤的——因為它肯定正確，而且在很多情況下它是最佳方法。但我不認為這是平時寫代碼的最佳選擇。
它的問題所在（個人觀點）
首先，你需要創建一個樣板式的鋪墊類。然后，你再創建一個隊列，通過其傳遞對象和監管隊列的兩端來完成任務。（如果你想實現數據的交換或存儲，通常還涉及另一個隊列的參與）。
Worker越多，問題越多。
接下來，你應該會創建一個worker類的pool來提高Python的速度。下面是IBM tutorial給出的較好的方法。這也是程序員們在利用多線程檢索web頁面時的常用方法。
- #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()
它的確能運行，但是這些代碼多么復雜阿！它包括了初始化方法、線程跟蹤列表以及和我一樣容易在死鎖問題上出錯的人的噩夢——大量的join語句。而這些還僅僅只是繁瑣的開始！
我們目前為止都完成了什么？基本上什么都沒有。上面的代碼幾乎一直都只是在進行傳遞。這是很基礎的方法，很容易出錯（該死，我剛才忘了在隊列對象上還需要調用task_done()方法（但是我懶得修改了）），性價比很低。還好，我們還有更好的方法。
#p#
介紹：Map
Map是一個很棒的小功能，同時它也是Python并行代碼快速運行的關鍵。給不熟悉的人講解一下吧，map是從函數語言Lisp來的。map函數能夠按序映射出另一個函數。例如
- urls = ['http://www.yahoo.com', 'http://www.reddit.com']
- results = map(urllib2.urlopen, urls)
這里調用urlopen方法來把調用結果全部按序返回并存儲到一個列表里。就像：
- results = []
- for url in urls:
- results.append(urllib2.urlopen(url))
Map按序處理這些迭代。調用這個函數，它就會返回給我們一個按序存儲著結果的簡易列表。
為什么它這么厲害呢？因為只要有了合適的庫，map能使并行運行得十分流暢！
有兩個能夠支持通過map函數來完成并行的庫：一個是multiprocessing，另一個是鮮為人知但功能強大的子文件：multiprocessing.dummy。
題外話：這個是什么？你從來沒聽說過dummy多進程庫？我也是最近才知道的。它在多進程的說明文檔里面僅僅只被提到了一句。而且那一句就是大概讓你知道有這么個東西的存在。我敢說，這樣幾近拋售的做法造成的后果是不堪設想的！
Dummy就是多進程模塊的克隆文件。唯一不同的是，多進程模塊使用的是進程，而dummy則使用線程（當然，它有所有 Python常見的限制）。也就是說，數據由一個傳遞給另一個。這能夠使得數據輕松的在這兩個之間進行前進和回躍，特別是對于探索性程序來說十分有用，因 為你不用確定框架調用到底是IO 還是CPU模式。
準備開始
要做到通過map函數來完成并行，你應該先導入裝有它們的模塊：
- from multiprocessing import Pool
- from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
再初始化：
- pool = ThreadPool()
這簡單的一句就能代替我們的build_worker_pool 函數在example2.py中的所有工作。換句話說，它創建了許多有效的worker，啟動它們來為接下來的工作做準備，以及把它們存儲在不同的位置，方便使用。
Pool對象需要一些參數，但最重要的是：進程。它決定pool中的worker數量。如果你不填的話，它就會默認為你電腦的內核數值。
如果你在CPU模式下使用多進程pool，通常內核數越大速度就越快（還有很多其它因素）。但是，當進行線程或者處理網絡綁定之類的工作時，情況會比較復雜所以應該使用pool的準確大小。
- pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4
如果你運行過多線程，多線程間的切換將會浪費許多時間，所以你最好耐心調試出最適合的任務數。
我們現在已經創建了pool對象，馬上就能有簡單的并行程序了，所以讓我們重新寫example2.py中的url opener吧！
- 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()
看吧！這次的代碼僅用了4行就完成了所有的工作。其中3句還是簡單的固定寫法。調用map就能完成我們前面例子中40行的內容！為了更形象地表明兩種方法的差異，我還分別給它們運行的時間計時。
- # 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)
#p#
結果：
- # Single thread: 14.4 Seconds
- # 4 Pool: 3.1 Seconds
- # 8 Pool: 1.4 Seconds
- # 13 Pool: 1.3 Seconds
相當出色！并且也表明了為什么要細心調試pool的大小。在這里，只要大于9，就能使其運行速度加快。
實例2：
生成成千上萬的縮略圖
我們在CPU模式下來完成吧！我工作中就經常需要處理大量的圖像文件夾。其任務之一就是創建縮略圖。這在并行任務中已經有很成熟的方法了。
基礎的單線程創建
- 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)
對于一個例子來說，這是有點難，但本質上，這就是向程序傳遞一個文件夾，然后將其中的所有圖片抓取出來，并最終在它們各自的目錄下創建和儲存縮略圖。
我的電腦處理大約6000張圖片用了27.9秒。
如果我們用并行調用map來代替for循環的話：
- 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(create_thumbnail,images)
- pool.close()
- pool.join()
5.6秒！
對于只改變了幾行代碼而言，這是大大地提升了運行速度。這個方法還能更快，只要你將cpu 和 io的任務分別用它們的進程和線程來運行——但也常造成死鎖。總之，綜合考慮到 map這個實用的功能，以及人為線程管理的缺失，我覺得這是一個美觀，可靠還容易debug的方法。
好了，文章結束了。一行完成并行任務。
原文鏈接：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148
