一行 Python 实现并行化 -- 日常多线程操作的新思路

春节坐在回家的火车上百无聊赖，偶然看到 Parallelism in one line 这篇在 Hacker News 和 reddit 上都评论过百的文章，顺手译出，enjoy:-)

http://www.zhangzhibo.net/2014/02/01/parallelism-in-one-line/

Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL¹，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏“重”。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。

传统的例子

简单搜索下“Python 多线程教程”，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：

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#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()

哈，看起来有些像 Java 不是吗？

我并不是说使用生产者/消费者模型处理多线程/多进程任务是错误的（事实上，这一模型自有其用武之地）。只是，处理日常脚本任务时我们可以使用更有效率的模型。

问题在于…

首先，你需要一个样板类；
其次，你需要一个队列来传递对象；
而且，你还需要在通道两端都构建相应的方法来协助其工作（如果需想要进行双向通信或是保存结果还需要再引入一个队列）。

worker 越多，问题越多

按照这一思路，你现在需要一个 worker 线程的线程池。下面是一篇 IBM 经典教程中的例子——在进行网页检索时通过多线程进行加速。

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#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', 'http://www.yahoo.com'

        'http://www.scala.org', '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__ == '__main__':

    Producer()

这段代码能正确的运行，但仔细看看我们需要做些什么：构造不同的方法、追踪一系列的线程，还有为了解决恼人的死锁问题，我们需要进行一系列的 join 操作。这还只是开始……

至此我们回顾了经典的多线程教程，多少有些空洞不是吗？样板化而且易出错，这样事倍功半的风格显然不那么适合日常使用，好在我们还有更好的方法。

何不试试 map

map 这一小巧精致的函数是简捷实现 Python 程序并行化的关键。map 源于 Lisp 这类函数式编程语言。它可以通过一个序列实现两个函数之间的映射。

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    urls = ['http://www.yahoo.com', 'http://www.reddit.com']

    results = map(urllib2.urlopen, urls)

上面的这两行代码将 urls 这一序列中的每个元素作为参数传递到 urlopen 方法中，并将所有结果保存到 results 这一列表中。其结果大致相当于：

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results = []

for url in urls:

    results.append(urllib2.urlopen(url))

map 函数一手包办了序列操作、参数传递和结果保存等一系列的操作。

为什么这很重要呢？这是因为借助正确的库，map 可以轻松实现并行化操作。

在 Python 中有个两个库包含了 map 函数： multiprocessing 和它鲜为人知的子库 multiprocessing.dummy.

这里多扯两句： multiprocessing.dummy？ mltiprocessing 库的线程版克隆？这是虾米？即便在 multiprocessing 库的官方文档里关于这一子库也只有一句相关描述。而这句描述译成人话基本就是说:"嘛，有这么个东西，你知道就成."相信我，这个库被严重低估了！

dummy 是 multiprocessing 模块的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程，而 dummy 模块作用于线程（因此也包括了 Python 所有常见的多线程限制）。
所以替换使用这两个库异常容易。你可以针对 IO 密集型任务和 CPU 密集型任务来选择不同的库。²

动手尝试

使用下面的两行代码来引用包含并行化 map 函数的库：

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from multiprocessing import Pool

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

实例化 Pool 对象：

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pool = ThreadPool()

这条简单的语句替代了 example2.py 中 build_worker_pool 函数 7 行代码的工作。它生成了一系列的 worker 线程并完成初始化工作、将它们储存在变量中以方便访问。

Pool 对象有一些参数，这里我所需要关注的只是它的第一个参数：processes. 这一参数用于设定线程池中的线程数。其默认值为当前机器 CPU 的核数。

一般来说，执行 CPU 密集型任务时，调用越多的核速度就越快。但是当处理网络密集型任务时，事情有有些难以预计了，通过实验来确定线程池的大小才是明智的。

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pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4

线程数过多时，切换线程所消耗的时间甚至会超过实际工作时间。对于不同的工作，通过尝试来找到线程池大小的最优值是个不错的主意。

创建好 Pool 对象后，并行化的程序便呼之欲出了。我们来看看改写后的 example2.py

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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()

实际起作用的代码只有 4 行，其中只有一行是关键的。map 函数轻而易举的取代了前文中超过 40 行的例子。为了更有趣一些，我统计了不同方法、不同线程池大小的耗时情况。

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# results = []

# for url in urls:

#   result = urllib2.urlopen(url)

#   results.append(result)

# # ------- VERSUS ------- # 

# # ------- 4 Pool ------- #

# pool = ThreadPool(4)

# results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)

# # ------- 8 Pool ------- # 

# pool = ThreadPool(8)

# results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)

# # ------- 13 Pool ------- # 

# pool = ThreadPool(13)

# results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)

结果：

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#        Single thread:  14.4 Seconds

#               4 Pool:   3.1 Seconds

#               8 Pool:   1.4 Seconds

#              13 Pool:   1.3 Seconds

很棒的结果不是吗？这一结果也说明了为什么要通过实验来确定线程池的大小。在我的机器上当线程池大小大于 9 带来的收益就十分有限了。

另一个真实的例子

生成上千张图片的缩略图
这是一个 CPU 密集型的任务，并且十分适合进行并行化。

基础单进程版本

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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)

上边这段代码的主要工作就是将遍历传入的文件夹中的图片文件，一一生成缩略图，并将这些缩略图保存到特定文件夹中。

这我的机器上，用这一程序处理 6000 张图片需要花费 27.9 秒。

如果我们使用 map 函数来代替 for 循环：

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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(creat_thumbnail, images)

    pool.close()

    pool.join()

5.6 秒！

虽然只改动了几行代码，我们却明显提高了程序的执行速度。在生产环境中，我们可以为 CPU 密集型任务和 IO 密集型任务分别选择多进程和多线程库来进一步提高执行速度——这也是解决死锁问题的良方。此外，由于 map 函数并不支持手动线程管理，反而使得相关的 debug 工作也变得异常简单。

到这里，我们就实现了（基本）通过一行 Python 实现并行化。

Update:
译文已获作者 Chris 授权 https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148#66bf-f06f781cb52b

下面的网址中可以找到关于 GIL（Global Interpretor Lock，全局解释器锁）更多的讨论： http://stackoverflow.com/questions/3044580/multiprocessing-vs-threading-python ↩
简言之，IO 密集型任务选择multiprocessing.dummy，CPU 密集型任务选择multiprocessing ↩