Python一行代码完成并行任务-python 异步任务

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()

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&#039;, &#039;http://www.yahoo.com", 
 
        "http://www.scala.org&#039;, &#039;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__ == &#039;__main__&#039;: 
 
    Producer()

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。

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)

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))

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!

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

再初始化:

pool = ThreadPool()

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

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()

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。

结果：

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)

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()

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。