怎么编写Python代码让数据处理快4倍

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普通Python处理数据方法

比方说：

我们有一个全是图像数据的文件夹，想用Python为每张图像创建缩略图。

下面是一个短暂的脚本：

用Python的内置glob函数获取文件夹中所有JPEG图像的列表，

然后用Pillow图像处理库为每张图像保存大小为128像素的缩略图：

这段脚本沿用了一个简单的模式

你会在数据处理脚本中经常见到这种方法：

• 首先获得你想处理的文件（或其它数据）的列表

• 写一个辅助函数，能够处理上述文件的单个数据

• 使用for循环调用辅助函数，处理每一个单个数据，一次一个。

咱们用一个包含1000张JPEG图像的文件夹测试一下这段脚本，

看看运行完要花多长时间：

运行程序花了8.9秒，但是电脑的真实工作强度怎样呢？

我们再运行一遍程序

看看程序运行时的活动监视器情况：

电脑有75%的处理资源处于闲置状态！这是什么情况？

这个问题的原因就是我的电脑有4个CPU，但Python只使用了一个。

所以程序只是卯足了劲用其中一个CPU，另外3个却无所事事。

因此我需要一种方法能将工作量分成4个我能并行处理的单独部分。

幸运的是，Python中有个方法很容易能让我们做到！

试试创建多进程

下面是一种可以让我们并行处理数据的方法：

• 将JPEG文件划分为4小块。运行Python解释器的4个单独实例。

• 让每个Python实例处理这4块数据中的一块。

• 将这4部分的处理结果合并，获得结果的最终列表。

4个Python拷贝程序在4个单独的CPU上运行，

处理的工作量应该能比一个CPU大约高出4倍，

对吧？

最妙的是，Python已经替我们做完了最麻烦的那部分工作。

我们只需告诉它想运行哪个函数以及使用多少实例就行了，剩下的工作它会完成。

整个过程我们只需要改动3行代码。

首先

我们需要导入concurrent.futures库

这个库就内置在Python中：

接着，我们需要告诉Python启动4个额外的Python实例。

我们通过让Python创建一个Process Pool来完成这一步：

默认情况下：

它会为你电脑上的每个CPU创建一个Python进程，

所以如果你有4个CPU，就会启动4个Python进程。

***一步：

让创建的Process Pool用这4个进程在数据列表上执行我们的辅助函数。

完成这一步，我们要将已有的for循环：

替换为新的调用executor.map():

该executor.map()函数调用时需要输入辅助函数和待处理的数据列表。

这个函数能帮我完成所有麻烦的工作

包括将列表分为多个子列表、将子列表发送到每个子进程、运行子进程以及合并结果等。

干得漂亮！

这也能为我们返回每个函数调用的结果。

Executor.map()函数会按照和输入数据相同的顺序返回结果。

所以我用了Python的zip()函数作为捷径，一步获取原始文件名和每一步中的匹配结果。

这里是经过这三步改动后的程序代码：

我们来运行一下这段脚本

看看它是否以更快的速度完成数据处理：

脚本在2.2秒就处理完了数据！比原来的版本提速4倍！

之所以能更快的处理数据

是因为我们使用了4个CPU而不是1个。

但是

如果你仔细看看，会发现“用户”时间几乎为9秒。

那为何程序处理时间为2.2秒，但不知怎么搞得运行时间还是9秒？

这似乎不太可能啊？

这是

因为“用户”时间是所有CPU时间的总和，

我们最终完成工作的CPU时间总和一样，都是9秒，

但我们使用4个CPU完成的，实际处理数据时间只有2.2秒！

注意：

启用更多Python进程以及给子进程分配数据都会占用时间，因此靠这个方法并不能保证总是能大幅提高速度。

这种方法总能帮我的数据处理脚本提速吗？

如果你有一列数据

并且每个数据都能单独处理时，使用我们这里所说的Process Pools是一个提速的好方法。

下面是一些适合使用并行处理的例子：

• 从一系列单独的网页服务器日志里抓取统计数据。

• 从一堆XML，CSV和JSON文件中解析数据。

• 对大量图片数据做预处理，建立机器学习数据集。

但也要记住，Process Pools并不是***的。

使用Process Pool需要在独立的Python处理进程之间来回传递数据。

如果你要处理的数据不能在处理过程中被有效地传递，这种方法就行不通了。

简而言之，你处理的数据必须是Python知道怎么应对的类型。

同时

也无法按照一个预想的顺序处理数据。

如果你需要前一步的处理结果来进行下一步，这种方法也行不通。

那GIL的问题呢？

你可能知道Python有个叫全局解释器锁（Global Interpreter Lock）的东西，即GIL。

这意味着即使你的程序是多线程的，每个线程也只能执行一个Python指令。

GIL确保任何时候都只有一个Python线程执行。

换句话说：

多线程的Python代码并不能真正地并行运行，从而无法充分利用多核CPU。

但是Process Pool能解决这个问题！

因为我们是运行单独的Python实例，每个实例都有自己的GIL。

这样我们获得是真正能并行处理的Python代码！

到此，关于“怎么编写Python代码让数据处理快4倍”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！