python多线程

转自http://segmentfault.com/a/1190000000414339

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。

    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：

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：

from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

实例化 Pool 对象：

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。

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

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。

# 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：

#        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

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：

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

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1. 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 ↩

2. 简言之，IO 密集型任务选择multiprocessing.dummy，CPU 密集型任务选择multiprocessing ↩