一行 Python 代码实现并行

转自：caspar
整理：机器学习算法与Python学习
segmentfault.com/a/1190000000414339
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。
[h1]传统的例子[/h1]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：
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()
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。
[h1]问题在于…[/h1]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）。
[h1]worker 越多，问题越多[/h1]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。
[h1]何不试试 map[/h1]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。
[h1]动手尝试[/h1]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。
[h1]另一个真实的例子[/h1]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。
[h2]基础单进程版本[/h2]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。
[/url]
[url=http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxODM4MjA5MA==&mid=2247489540&idx=1&sn=2542b7bc41951cbc84bf9e159c63176e&chksm=97ea3261a09dbb77d9e0e5d99c34f815d20472dee95792453b9cbafaf9a4a52e0feca21cc642&scene=21#wechat_redirect]《认认真真推荐》

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