Python中运行并行任务技巧
示例
标准线程多进程,生产者/消费者示例:
Worker越多,问题越大
# -*- 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。
# -*- 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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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

在 Sublime Text 中運行 Python 代碼,需先安裝 Python 插件,再創建 .py 文件並編寫代碼,最後按 Ctrl B 運行代碼,輸出會在控制台中顯示。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

在 Visual Studio Code(VSCode)中編寫代碼簡單易行,只需安裝 VSCode、創建項目、選擇語言、創建文件、編寫代碼、保存並運行即可。 VSCode 的優點包括跨平台、免費開源、強大功能、擴展豐富,以及輕量快速。

在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。
