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一行 Python 实现并行化 -- 日常多线程操作的新思路

2016-04-01 09:29:54.0 java  
导读:本文MarkCo给大家介绍 一行 Python 实现并行化 -- 日常多线程操作的新思路。 春节坐在回家的火车上百无聊赖,偶然看到 Parallelism in one line 这篇在 Hacker Ne。。。

春节坐在回家的火车上百无聊赖,偶然看到 Parallelism in one line 这篇在 Hacker News 和 reddit 上都评论过百的文章,顺手译出,enjoy:-)

http://www.zhangzhibo.net/2014/02/01/parallelism-in-one-line/

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 GIL1,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 workersif __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。2

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 Poolfrom 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 build_worker_pool 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 workerspool = ThreadPool(4) 
# Open the urls in their own threads# and return the resultsresults = 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。

Update:
译文已获作者 Chris 授权 https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148#66bf-f06f781cb52b


  1. 下面的网址中可以找到关于 GIL(Global Interpretor Lock,全局解释器锁)更多的讨论:http://stackoverflow.com/questions/3044580/multiprocessing-vs-threading-python 

  2. 简言之,IO 密集型任务选择multiprocessing.dummy,CPU 密集型任务选择multiprocessing 


(编辑: MarkCo)

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