我对 Python 多处理感到困惑。
我正在尝试加速处理来自数据库的字符串的函数，但我一定误解了多处理的工作原理，因为与“正常处理”相比，将函数提供给工作池时，该函数需要更长的时间。
这是我正在努力实现的一个例子。
from time import clock, time
from multiprocessing import Pool, freeze_support
from random import choice
def foo(x):
TupWerteMany = []
for i in range(0,len(x)):
TupWerte = []
s = list(x[i][3])
NewValue = choice(s)+choice(s)+choice(s)+choice(s)
TupWerte.append(NewValue)
TupWerte = tuple(TupWerte)
TupWerteMany.append(TupWerte)
return TupWerteMany
if __name__ == '__main__':
start_time = time()
List = [(u'1', u'aa', u'Jacob', u'Emily'),
(u'2', u'bb', u'Ethan', u'Kayla')]
List1 = List*1000000
# METHOD 1 : NORMAL (takes 20 seconds)
x2 = foo(List1)
print x2[1:3]
# METHOD 2 : APPLY_ASYNC (takes 28 seconds)
# pool = Pool(4)
# Werte = pool.apply_async(foo, args=(List1,))
# x2 = Werte.get()
# print '--------'
# print x2[1:3]
# print '--------'
# METHOD 3: MAP (!! DOES NOT WORK !!)
# pool = Pool(4)
# Werte = pool.map(foo, args=(List1,))
# x2 = Werte.get()
# print '--------'
# print x2[1:3]
# print '--------'
print 'Time Elaspse: ', time() - start_time
我的问题:
最佳答案
所以您的第一个问题是 foo(x) 中没有实际发生并行性，您将整个列表传递给函数一次。
1) 进程池的想法是让许多进程对某些数据的不同位进行计算。
# METHOD 2 : APPLY_ASYNC
jobs = 4
size = len(List1)
pool = Pool(4)
results = []
# split the list into 4 equally sized chunks and submit those to the pool
heads = range(size/jobs, size, size/jobs) + [size]
tails = range(0,size,size/jobs)
for tail,head in zip(tails, heads):
werte = pool.apply_async(foo, args=(List1[tail:head],))
results.append(werte)
pool.close()
pool.join() # wait for the pool to be done
for result in results:
werte = result.get() # get the return value from the sub jobs
如果处理每个 block 所需的时间大于启动进程所需的时间，这只会给你一个实际的加速，在四个进程和四个作业要完成的情况下，当然这些动态变化如果您有 4 个流程和 100 个工作要完成。请记住，您正在四次创建一个全新的 Python 解释器，这不是免费的。
2) map 的问题是它在单独的进程中将 foo 应用于 List1 中的每个元素，这将花费相当长的时间。因此，如果您的池有 4 个进程，map 将弹出列表中的一个项目四次并将其发送到要处理的进程 - 等待进程完成 - 弹出列表中的更多内容- 等待过程完成。这仅在处理单个项目需要很长时间时才有意义，例如，如果每个项目都是指向 1 GB 文本文件的文件名。但就目前而言，map 只会获取列表中的一个字符串并将其传递给 foo，而 apply_async 会获取列表的一部分。试试下面的代码
def foo(thing):
print thing
map(foo, ['a','b','c','d'])
这是内置的 python 映射，将运行单个进程，但对于多进程版本，这个想法是完全相同的。
根据 J.F.Sebastian 的评论添加:但是，您可以使用 map 的 chunksize 参数来指定每个 block 的近似大小。
pool.map(foo, List1, chunksize=size/jobs)
我不知道 Windows 上的 map 是否有问题，因为我没有可用于测试的 map 。
3) 是的，鉴于你的问题大到足以证明 fork 新的 python 解释器是合理的
4) 不能给你一个明确的答案，因为它取决于内核/处理器的数量等。但一般来说，它在 Windows 上应该没问题。
关于python - python中的多处理以加速函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12116004/
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