怎么編寫Python代碼讓數(shù)據(jù)處理快4倍

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普通Python處理數(shù)據(jù)方法

比方說：

我們有一個(gè)全是圖像數(shù)據(jù)的文件夾，想用Python為每張圖像創(chuàng)建縮略圖。

下面是一個(gè)短暫的腳本：

用Python的內(nèi)置glob函數(shù)獲取文件夾中所有JPEG圖像的列表，

然后用Pillow圖像處理庫為每張圖像保存大小為128像素的縮略圖：

這段腳本沿用了一個(gè)簡(jiǎn)單的模式

你會(huì)在數(shù)據(jù)處理腳本中經(jīng)常見到這種方法：

• 首先獲得你想處理的文件（或其它數(shù)據(jù)）的列表

• 寫一個(gè)輔助函數(shù)，能夠處理上述文件的單個(gè)數(shù)據(jù)

• 使用for循環(huán)調(diào)用輔助函數(shù)，處理每一個(gè)單個(gè)數(shù)據(jù)，一次一個(gè)。

咱們用一個(gè)包含1000張JPEG圖像的文件夾測(cè)試一下這段腳本，

看看運(yùn)行完要花多長(zhǎng)時(shí)間：

運(yùn)行程序花了8.9秒，但是電腦的真實(shí)工作強(qiáng)度怎樣呢？

我們?cè)龠\(yùn)行一遍程序

看看程序運(yùn)行時(shí)的活動(dòng)監(jiān)視器情況：

電腦有75%的處理資源處于閑置狀態(tài)！這是什么情況？

這個(gè)問題的原因就是我的電腦有4個(gè)CPU，但Python只使用了一個(gè)。

所以程序只是卯足了勁用其中一個(gè)CPU，另外3個(gè)卻無所事事。

因此我需要一種方法能將工作量分成4個(gè)我能并行處理的單獨(dú)部分。

幸運(yùn)的是，Python中有個(gè)方法很容易能讓我們做到！

試試創(chuàng)建多進(jìn)程

下面是一種可以讓我們并行處理數(shù)據(jù)的方法：

• 將JPEG文件劃分為4小塊。運(yùn)行Python解釋器的4個(gè)單獨(dú)實(shí)例。

• 讓每個(gè)Python實(shí)例處理這4塊數(shù)據(jù)中的一塊。

• 將這4部分的處理結(jié)果合并，獲得結(jié)果的最終列表。

4個(gè)Python拷貝程序在4個(gè)單獨(dú)的CPU上運(yùn)行，

處理的工作量應(yīng)該能比一個(gè)CPU大約高出4倍，

對(duì)吧？

最妙的是，Python已經(jīng)替我們做完了最麻煩的那部分工作。

我們只需告訴它想運(yùn)行哪個(gè)函數(shù)以及使用多少實(shí)例就行了，剩下的工作它會(huì)完成。

整個(gè)過程我們只需要改動(dòng)3行代碼。

首先

我們需要導(dǎo)入concurrent.futures庫

這個(gè)庫就內(nèi)置在Python中：

接著，我們需要告訴Python啟動(dòng)4個(gè)額外的Python實(shí)例。

我們通過讓Python創(chuàng)建一個(gè)Process Pool來完成這一步：

默認(rèn)情況下：

它會(huì)為你電腦上的每個(gè)CPU創(chuàng)建一個(gè)Python進(jìn)程，

所以如果你有4個(gè)CPU，就會(huì)啟動(dòng)4個(gè)Python進(jìn)程。

***一步：

讓創(chuàng)建的Process Pool用這4個(gè)進(jìn)程在數(shù)據(jù)列表上執(zhí)行我們的輔助函數(shù)。

完成這一步，我們要將已有的for循環(huán)：

替換為新的調(diào)用executor.map():

該executor.map()函數(shù)調(diào)用時(shí)需要輸入輔助函數(shù)和待處理的數(shù)據(jù)列表。

這個(gè)函數(shù)能幫我完成所有麻煩的工作

包括將列表分為多個(gè)子列表、將子列表發(fā)送到每個(gè)子進(jìn)程、運(yùn)行子進(jìn)程以及合并結(jié)果等。

干得漂亮！

這也能為我們返回每個(gè)函數(shù)調(diào)用的結(jié)果。

Executor.map()函數(shù)會(huì)按照和輸入數(shù)據(jù)相同的順序返回結(jié)果。

所以我用了Python的zip()函數(shù)作為捷徑，一步獲取原始文件名和每一步中的匹配結(jié)果。

這里是經(jīng)過這三步改動(dòng)后的程序代碼：

我們來運(yùn)行一下這段腳本

看看它是否以更快的速度完成數(shù)據(jù)處理：

腳本在2.2秒就處理完了數(shù)據(jù)！比原來的版本提速4倍！

之所以能更快的處理數(shù)據(jù)

是因?yàn)槲覀兪褂昧?個(gè)CPU而不是1個(gè)。

但是

如果你仔細(xì)看看，會(huì)發(fā)現(xiàn)“用戶”時(shí)間幾乎為9秒。

那為何程序處理時(shí)間為2.2秒，但不知怎么搞得運(yùn)行時(shí)間還是9秒？

這似乎不太可能?。?/p>

這是

因?yàn)椤坝脩簟睍r(shí)間是所有CPU時(shí)間的總和，

我們最終完成工作的CPU時(shí)間總和一樣，都是9秒，

但我們使用4個(gè)CPU完成的，實(shí)際處理數(shù)據(jù)時(shí)間只有2.2秒！

注意：

啟用更多Python進(jìn)程以及給子進(jìn)程分配數(shù)據(jù)都會(huì)占用時(shí)間，因此靠這個(gè)方法并不能保證總是能大幅提高速度。

這種方法總能幫我的數(shù)據(jù)處理腳本提速嗎？

如果你有一列數(shù)據(jù)

并且每個(gè)數(shù)據(jù)都能單獨(dú)處理時(shí)，使用我們這里所說的Process Pools是一個(gè)提速的好方法。

下面是一些適合使用并行處理的例子：

• 從一系列單獨(dú)的網(wǎng)頁服務(wù)器日志里抓取統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

• 從一堆XML，CSV和JSON文件中解析數(shù)據(jù)。

• 對(duì)大量圖片數(shù)據(jù)做預(yù)處理，建立機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集。

但也要記住，Process Pools并不是***的。

使用Process Pool需要在獨(dú)立的Python處理進(jìn)程之間來回傳遞數(shù)據(jù)。

如果你要處理的數(shù)據(jù)不能在處理過程中被有效地傳遞，這種方法就行不通了。

簡(jiǎn)而言之，你處理的數(shù)據(jù)必須是Python知道怎么應(yīng)對(duì)的類型。

同時(shí)

也無法按照一個(gè)預(yù)想的順序處理數(shù)據(jù)。

如果你需要前一步的處理結(jié)果來進(jìn)行下一步，這種方法也行不通。

那GIL的問題呢？

你可能知道Python有個(gè)叫全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock）的東西，即GIL。

這意味著即使你的程序是多線程的，每個(gè)線程也只能執(zhí)行一個(gè)Python指令。

GIL確保任何時(shí)候都只有一個(gè)Python線程執(zhí)行。

換句話說：

多線程的Python代碼并不能真正地并行運(yùn)行，從而無法充分利用多核CPU。

但是Process Pool能解決這個(gè)問題！

因?yàn)槲覀兪沁\(yùn)行單獨(dú)的Python實(shí)例，每個(gè)實(shí)例都有自己的GIL。

這樣我們獲得是真正能并行處理的Python代碼！

到此，關(guān)于“怎么編寫Python代碼讓數(shù)據(jù)處理快4倍”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！