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python - 并行文件解析，多CPU核心

coder 2023-08-15 原文

我之前问过一个相关但非常笼统的问题(特别参见 this response )。

这个问题很具体。这是我关心的所有代码:

result = {}
for line in open('input.txt'):
  key, value = parse(line)
  result[key] = value

parse 函数是完全独立的(即不使用任何共享资源)。

我有 Intel i7-920 CPU(4 核，8 线程；我认为线程更相关，但我不确定)。

我该怎么做才能让我的程序使用这个 CPU 的所有并行能力？

我假设我可以打开此文件以在 8 个不同的线程中读取而不会造成太大的性能损失，因为磁盘访问时间相对于总时间来说很小。

最佳答案

cPython 不提供您正在寻找的线程模型。您可以使用 multiprocessing 模块和 process pool 获得类似的东西

这样的解决方案可能看起来像这样:

def worker(lines):
    """Make a dict out of the parsed, supplied lines"""
    result = {}
    for line in lines.split('\n'):
        k, v = parse(line)
        result[k] = v
    return result

if __name__ == '__main__':
    # configurable options.  different values may work better.
    numthreads = 8
    numlines = 100

    lines = open('input.txt').readlines()

    # create the process pool
    pool = multiprocessing.Pool(processes=numthreads)

    # map the list of lines into a list of result dicts
    result_list = pool.map(worker, 
        (lines[line:line+numlines] for line in xrange(0,len(lines),numlines) ) )

    # reduce the result dicts into a single dict
    result = {}
    map(result.update, result_list)

关于python - 并行文件解析，多CPU核心，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4047789/

pythonCPUresultsectionlinespython-3.xparallel-processing

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