一行代码完成并行任务

众所周知,Python的并行处理能力很不理想。我认为如果不考虑线程和GIL的标准参数(它们大多是合法的),其原因不是因为技术不到位,而是我们的使用方法不恰当。大多数关于Python线程和多进程的教材虽然都很出色,但是内容繁琐冗长。它们的确在开篇铺陈了许多有用信息,但往往都不会涉及真正能提高日常工作的部分。

经典例子

DDG上以“Python threading tutorial (Python线程教程)”为关键字的热门搜索结果表明:几乎每篇文章中给出的例子都是相同的类+队列。

事实上,它们就是以下这段使用producer/Consumer来处理线程/多进程的代码示例:

唔…….感觉有点像Java。

我现在并不想说明使用Producer / Consume来解决线程/多进程的方法是错误的——因为它肯定正确,而且在很多情况下它是最佳方法。但我不认为这是平时写代码的最佳选择。

它的问题所在(个人观点)

首先,你需要创建一个样板式的铺垫类。然后,你再创建一个队列,通过其传递对象和监管队列的两端来完成任务。(如果你想实现数据的交换或存储,通常还涉及另一个队列的参与)。

Worker越多,问题越多。

接下来,你应该会创建一个worker类的pool来提高Python的速度。下面是IBM tutorial给出的较好的方法。这也是程序员们在利用多线程检索web页面时的常用方法。

它的确能运行,但是这些代码多么复杂阿!它包括了初始化方法、线程跟踪列表以及和我一样容易在死锁问题上出错的人的噩梦——大量的join语句。而这些还仅仅只是繁琐的开始!

我们目前为止都完成了什么?基本上什么都没有。上面的代码几乎一直都只是在进行传递。这是很基础的方法,很容易出错(该死,我刚才忘了在队列对象上还需要调用task_done()方法(但是我懒得修改了)),性价比很低。还好,我们还有更好的方法。


介绍:Map

Map是一个很棒的小功能,同时它也是Python并行代码快速运行的关键。给不熟悉的人讲解一下吧,map是从函数语言Lisp来的。map函数能够按序映射出另一个函数。例如

这里调用urlopen方法来把调用结果全部按序返回并存储到一个列表里。就像:

Map按序处理这些迭代。调用这个函数,它就会返回给我们一个按序存储着结果的简易列表。

为什么它这么厉害呢?因为只要有了合适的库,map能使并行运行得十分流畅!

MAP

有两个能够支持通过map函数来完成并行的库:一个是multiprocessing,另一个是鲜为人知但功能强大的子文件:multiprocessing.dummy

 

 

题外话:这个是什么?你从来没听说过dummy多进程库?我也是最近才知道的。它在多进程的说明文档里面仅仅只被提到了句。而且那一句就是大概让你知道有这么个东西的存在。我敢说,这样几近抛售的做法造成的后果是不堪设想的!

Dummy就是多进程模块的克隆文件。唯一不同的是,多进程模块使用的是进程,而dummy则使用线程(当然,它有所有Python常见的限制)。也就是说,数据由一个传递给另一个。这能够使得数据轻松的在这两个之间进行前进和回跃,特别是对于探索性程序来说十分有用,因为你不用确定框架调用到底是IO 还是CPU模式。

准备开始

要做到通过map函数来完成并行,你应该先导入装有它们的模块:

再初始化:

这简单的一句就能代替我们的build_worker_pool 函数在example2.py中的所有工作。换句话说,它创建了许多有效的worker,启动它们来为接下来的工作做准备,以及把它们存储在不同的位置,方便使用。

Pool对象需要一些参数,但最重要的是:进程。它决定pool中的worker数量。如果你不填的话,它就会默认为你电脑的内核数值。

如果你在CPU模式下使用多进程pool,通常内核数越大速度就越快(还有很多其它因素)。但是,当进行线程或者处理网络绑定之类的工作时,情况会比较复杂所以应该使用pool的准确大小。

如果你运行过多线程,多线程间的切换将会浪费许多时间,所以你最好耐心调试出最适合的任务数。

我们现在已经创建了pool对象,马上就能有简单的并行程序了,所以让我们重新写example2.py中的url opener吧!

看吧!这次的代码仅用了4行就完成了所有的工作。其中3句还是简单的固定写法。调用map就能完成我们前面例子中40行的内容!为了更形象地表明两种方法的差异,我还分别给它们运行的时间计时。

结果:

相当出色!并且也表明了为什么要细心调试pool的大小。在这里,只要大于9,就能使其运行速度加快。

实例2

生成成千上万的缩略图

我们在CPU模式下来完成吧!我工作中就经常需要处理大量的图像文件夹。其任务之一就是创建缩略图。这在并行任务中已经有很成熟的方法了。

基础的单线程创建

对于一个例子来说,这是有点难,但本质上,这就是向程序传递一个文件夹,然后将其中的所有图片抓取出来,并最终在它们各自的目录下创建和储存缩略图。

我的电脑处理大约6000张图片用了27.9秒。

如果我们用并行调用map来代替for循环的话:

5.6秒!

对于只改变了几行代码而言,这是大大地提升了运行速度。这个方法还能更快,只要你将cpu 和 io的任务分别用它们的进程和线程来运行——但也常造成死锁。总之,综合考虑到 map这个实用的功能,以及人为线程管理的缺失,我觉得这是一个美观,可靠还容易debug的方法。

好了,文章结束了。一行完成并行任务。

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