一行代码完成并行任务-教你一行代码

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的信息，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：

#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() 
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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。

#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() 
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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。

#p#

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

urls = ['http://www.yahoo.com', 'http://www.reddit.com'] 
results = map(urllib2.urlopen, urls) 
1.
2.

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：

results = [] 
for url in urls: 
    results.append(urllib2.urlopen(url)) 
1.
2.
3.

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一句。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：

from multiprocessing import Pool 
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool 
1.
2.

再初始化：

pool = ThreadPool() 
1.

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。

pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4 
1.

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！

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() 
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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。

# 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) 
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结果：

#                       Single thread:  14.4 Seconds 
#                              4 Pool:   3.1 Seconds 
#                              8 Pool:   1.4 Seconds 
#                             13 Pool:   1.3 Seconds 
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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

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) 
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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：

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(create_thumbnail,images) 
        pool.close() 
        pool.join() 
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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。

原文链接：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148

译文链接：http://blog.jobbole.com/58700/