백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 Python中运行并行任务技巧

Python中运行并行任务技巧

Jun 10, 2016 pm 03:17 PM
python

示例

标准线程多进程,生产者/消费者示例:
Worker越多,问题越大

复制代码 代码如下:

# -*- coding: utf8 -*-

import os
import time
import Queue
import threading
from PIL import Image

def create_thumbnail(filename, size=(128, 128)):
    try:
        fp, fmt = filename.rsplit('.', 1)
        im = Image.open(filename)
        im.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
        im.save((fp + '_'+'x'.join(str(i) for i in size) + '.'+fmt), im.format)
        return '%s thumbnail success!' % filename
    except Exception:
        return '%s thumbnail failed!' % filename


def get_image_paths(folder):
    return [os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder) if 'png' in f]


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
            respone = create_thumbnail(content)
        print 'Bye bye!'


def Producer():
    filenames = get_image_paths('images')
    queue = Queue.Queue()
    worker_threads = build_worker_pool(queue, 4)
    start_time = time.time()

    for filename in filenames:
        queue.put(filename)
    for worker in worker_threads:
        queue.put('quit')
    for worker in worker_threads:
        worker.join()

    print 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()

map

Map能够处理集合按顺序遍历,最终将调用产生的结果保存在一个简单的集合当中。

复制代码 代码如下:

# -*- coding: utf8 -*-

import os
import time
from multiprocessing import Pool
from PIL import Image

def create_thumbnail(filename, size=(128, 128)):
    try:
        fp, fmt = filename.rsplit('.', 1)
        im = Image.open(filename)
        im.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
        im.save((fp + '_'+'x'.join(str(i) for i in size) + '.'+fmt), im.format)
        return '%s thumbnail success!' % filename
    except Exception:
        return '%s thumbnail failed!' % filename


def get_image_paths(folder):
    return [os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder) if 'png' in f]


def main():
    filenames = get_image_paths('images')
    start_time = time.time()
   
    pool = Pool(4)
    pool.map(create_thumbnail, filenames)
    pool.close()
    pool.join()

    print time.time() - start_time


if __name__ == '__main__':
    main()

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구별되고 구별되는 것은 구별과 관련이 있지만, 다르게 사용됩니다. 뚜렷한 (형용사)는 사물 자체의 독창성을 묘사하고 사물 사이의 차이를 강조하는 데 사용됩니다. 뚜렷한 (동사)는 구별 행동이나 능력을 나타내며 차별 과정을 설명하는 데 사용됩니다. 프로그래밍에서 구별은 종종 중복 제거 작업과 같은 컬렉션에서 요소의 독창성을 나타내는 데 사용됩니다. 홀수 및 짝수 숫자를 구별하는 것과 같은 알고리즘이나 함수의 설계에 별개가 반영됩니다. 최적화 할 때 별도의 작업은 적절한 알고리즘 및 데이터 구조를 선택해야하며, 고유 한 작업은 논리 효율성의 구별을 최적화하고 명확하고 읽을 수있는 코드 작성에주의를 기울여야합니다.

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코드 복사 및 붙여 넣기는 불가능하지는 않지만주의해서 처리해야합니다. 코드의 환경, 라이브러리, 버전 등과 같은 종속성은 현재 프로젝트와 일치하지 않으므로 오류 또는 예측할 수없는 결과를 초래할 수 있습니다. 파일 경로, 종속 라이브러리 및 Python 버전을 포함하여 컨텍스트가 일관되게 유지하십시오. 또한 특정 라이브러리의 코드를 복사 및 붙여 넣을 때 라이브러리 및 해당 종속성을 설치해야 할 수도 있습니다. 일반적인 오류에는 경로 오류, 버전 충돌 및 일관되지 않은 코드 스타일이 포함됩니다. 성능 최적화는 코드의 원래 목적 및 제약에 따라 재 설계 또는 리팩토링되어야합니다. 복사 코드를 이해하고 디버그하고 맹목적으로 복사하여 붙여 넣지 않는 것이 중요합니다.

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