这篇文章主要讲解了“Python代码便利并行的方法是什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python代码便利并行的方法是什么”吧！
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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：
import os import PIL from multiprocessing importPool from PIL importImage 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。
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 importQueue import urllib2 classConsumer(threading.Thread): def __init__(self, queue): threading.Thread.__init__(self) self._queue = queue def run(self): whileTrue: content = self._queue.get() if isinstance(content, str) and content == 'quit': break response = urllib2.urlopen(content) print'Bye byes!' defProducer(): 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 importPool from multiprocessing.dummy importPoolasThreadPool
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 importPoolasThreadPool 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 importPool from PIL importImage 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 importPool from PIL importImage 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。
感谢各位的阅读，以上就是“Python代码便利并行的方法是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python代码便利并行的方法是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
