一行 Python 实现并行化 — 日常多线程操作的新思路

阳光穿透心脏的1/2处 2021-09-13 20:56 176阅读 0赞

出自：[岭南六少的博客][Link 1]

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。

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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：

#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。

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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）。

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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 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。

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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。

![20160618091842756][]

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。

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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 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 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 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。

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另一个真实的例子如下:

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。

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

到这里，我们就实现了（基本）通过一行 Python 实现并行化。

原文网址：[https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148][https_medium.com_building-things-on-the-internet_40e9b2b36148]

[Link 1]: http://blog.chedushi.com/archives/9158
[20160618091842756]: /images/20210913/0fbdc9eb723541e5aa7a288b9fe14c89.png
[https_medium.com_building-things-on-the-internet_40e9b2b36148]: https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148